Czy Matplotlib jest bezpieczny?
Matplotlib — Nerq Wynik zaufania 87.0/100 (Ocena A). Na podstawie analizy 2 wymiarów zaufania, jest uważany za bezpieczny w użyciu. Ostatnia aktualizacja: 2026-04-01.
Tak, Matplotlib jest bezpieczny w użyciu. Matplotlib to pakiet Python with a Nerq Wynik zaufania of 87.0/100 (A), based on 3 independent data dimensions. Zalecany do użytku produkcyjnego. Security: 90/100. Popularity: 100/100. Data sourced from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Last updated: 2026-04-01. Dane odczytywalne maszynowo (JSON).
Czy Matplotlib jest bezpieczny?
TAK — Matplotlib has a Nerq Wynik zaufania of 87.0/100 (A). Spełnia próg zaufania Nerq z silnymi sygnałami w zakresie bezpieczeństwa, konserwacji i przyjęcia przez społeczność. Zalecany do użytku produkcyjnego — zapoznaj się z pełnym raportem poniżej, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Jaki jest wynik zaufania Matplotlib?
Matplotlib has a Nerq Wynik zaufania of 87.0/100, earning a A grade. This score is based on 2 independently measured dimensions including security, maintenance, and community adoption.
Jakie są kluczowe ustalenia bezpieczeństwa dla Matplotlib?
Matplotlib's strongest signal is popularność at 100/100. No known vulnerabilities have been detected. It meets the Nerq Verified threshold of 70+.
Czym jest Matplotlib i kto go utrzymuje?
| Autor | John D. Hunter, Michael Droettboom |
| Kategoria | pypi |
| Źródło | N/A |
Matplotlib na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Podobne Pypi wg wyniku zaufania
Przewodnik bezpieczeństwa: Matplotlib
Czym jest Matplotlib?
Matplotlib Python package — Python plotting package.
Jak zweryfikować bezpieczeństwo
Uruchom pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Możesz również sprawdzić wynik zaufania przez API: GET /v1/preflight?target=matplotlib
Główne problemy bezpieczeństwa dla Python packages
Oceniając każdy Python package, zwróć uwagę na: dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Ocena zaufania
Matplotlib has a Nerq Wynik zaufania of 76/100 (B+) i spełnia próg zaufania Nerq. Ten wynik jest oparty na zautomatyzowanej analizie sygnałów bezpieczeństwa, konserwacji, społeczności i jakości.
Kluczowe wnioski
- Matplotlib has a Wynik zaufania of 76/100 (B+).
- Zalecany — spełnia próg zaufania.
- Zawsze weryfikuj niezależnie przy użyciu Nerq API.
Szczegółowa analiza wyniku
| Dimension | Score |
|---|---|
| Bezpieczeństwo | 90/100 |
| Prywatność | 80/100 |
| Niezawodność | 90/100 |
| Przejrzystość | 85/100 |
| Konserwacja | 60/100 |
Na podstawie 5 wymiarów. Dane z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Jakie dane zbiera Matplotlib?
Matplotlib to pakiet Python utrzymywany przez John D. Hunter, Michael Droettboom. It receives approximately 43,561,223 weekly downloads. Licensed under License agreement for matplotlib versions 1.3.0 and later =================================.
Jako pakiet deweloperski, Matplotlib nie zbiera bezpośrednio danych osobowych użytkowników końcowych. Jednak aplikacje zbudowane przy jego użyciu mogą zbierać dane w zależności od implementacji. Wynik prywatności: 80/100.
Sprawdź zależności pakietu pod kątem potencjalnych zagrożeń w łańcuchu dostaw. Regularnie uruchamiaj polecenie audytu menedżera pakietów.
Pełna analiza: Raport prywatności Matplotlib · Przegląd prywatności
Czy Matplotlib jest bezpieczny?
Wynik bezpieczeństwa: 90/100. Matplotlib has 0 znane podatności (CVE) w Krajowej Bazie Danych Podatności. Brak stwierdzonych naruszeń.
Licensed under License agreement for matplotlib versions 1.3.0 and later =================================, allowing code inspection. Pakiety open-source umożliwiają niezależny przegląd bezpieczeństwa kodu źródłowego.
Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) aby sprawdzić znane podatności w drzewie zależności.
Pełna analiza: Raport bezpieczeństwa Matplotlib
Matplotlib na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Jak obliczyliśmy ten wynik
wynik zaufaniaMatplotlib 87.0/100 (A) jest obliczany z: PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Wynik odzwierciedla: 5 niezależnych wymiarów: security (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), maintenance (60/100). Każdy wymiar ma równą wagę w łącznym wyniku zaufania.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 rejestrów przy użyciu tej samej metodologii, umożliwiając bezpośrednie porównanie między podmiotami. Wyniki są na bieżąco aktualizowane w miarę dostępności nowych danych.
Ta strona była ostatnio przeglądana: April 01, 2026. Data version: 1.0.
Pełna dokumentacja metodologii · Dane odczytywalne maszynowo (JSON API)
Często zadawane pytania
Czy Matplotlib jest bezpieczny w użyciu?
Czym jest Matplotlib's trust score?
Jakie są bezpieczniejsze alternatywy dla Matplotlib?
Czy Matplotlib ma znane podatności?
Jak aktywnie utrzymywany jest Matplotlib?
Popular in pypi
Browse Categories
Disclaimer: Wyniki zaufania Nerq to zautomatyzowane oceny oparte na publicznie dostępnych sygnałach. Nie stanowią rekomendacji ani gwarancji. Zawsze przeprowadzaj własną weryfikację.