Czy Matplotlib jest bezpieczny?

Matplotlib — Nerq Trust Score 87.0/100 (Ocena A). Na podstawie analizy 2 wymiarów zaufania, jest uważany za bezpieczny w użyciu. Ostatnia aktualizacja: 2026-04-06.

Tak, Matplotlib jest bezpieczny w użyciu. Matplotlib to Python package z wynikiem zaufania Nerq 87.0/100 (A), based on 3 niezależnych wymiarów danych. Recommended for production use. Bezpieczeństwo: 90/100. Popularność: 100/100. Dane pochodzą z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Ostatnia aktualizacja: 2026-04-06. Dane odczytywalne maszynowo (JSON).

Czy Matplotlib jest bezpieczny?

YES — Matplotlib has a Nerq Trust Score of 87.0/100 (A). Spełnia próg zaufania Nerq z silnymi sygnałami w zakresie bezpieczeństwa, konserwacji i przyjęcia przez społeczność. Recommended for production use — zapoznaj się z pełnym raportem poniżej, aby uzyskać szczegółowe informacje.

Analiza bezpieczeństwa → Raport prywatności Matplotlib →

Jaki jest wynik zaufania Matplotlib?

Matplotlib ma Nerq Trust Score 87.0/100 z oceną A. Ten wynik opiera się na 2 niezależnie mierzonych wymiarach, w tym bezpieczeństwie, konserwacji i adopcji społeczności.

Bezpieczeństwo
90
Popularność
100

Jakie są kluczowe ustalenia bezpieczeństwa dla Matplotlib?

Najsilniejszy sygnał Matplotlib to popularność na poziomie 100/100. Nie wykryto znanych luk w zabezpieczeniach. It meets the Nerq Verified threshold of 70+.

Ocena bezpieczeństwa: 90/100 (silny)
Popularność: 100/100 — przyjęcie przez społeczność

Czym jest Matplotlib i kto go utrzymuje?

AutorJohn D. Hunter, Michael Droettboom
KategoriaPython Packages
ŹródłoN/A

Matplotlib na innych platformach

Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:

matplotlib
55/100 · crates

Podobne Pypi wg wyniku zaufania

awscli (81)anthropic (81)bleach (81)lxml (81)coverage (81)
Zobacz wszystkie najbezpieczniejsze Pypi →

Porównaj

Matplotlib vs awscliMatplotlib vs anthropicMatplotlib vs bleach

Przewodnik bezpieczeństwa: Matplotlib

Czym jest Matplotlib?

Matplotlib to pakiet Python — Python plotting package.

Jak zweryfikować bezpieczeństwo

Run 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 package

Oceniając każdy Python package, zwróć uwagę na: dependency vulnerabilities, malicious uploads, konserwacja status.

Ocena zaufania

Matplotlib has a Nerq Trust Score of 76/100 (B+) and meets Nerq trust threshold. Ten wynik jest oparty na zautomatyzowanej analizie sygnałów bezpieczeństwa, konserwacji, społeczności i jakości.

Kluczowe wnioski

Szczegółowa analiza wyniku

DimensionScore
Bezpieczeństwo90/100
Prywatność80/100
Niezawodność90/100
Przejrzystość85/100
Konserwacja60/100

Na podstawie 5 wymiarów. Data from 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. Privacy score: 80/100.

Sprawdź zależności pakietu pod kątem potencjalnych zagrożeń w łańcuchu dostaw. Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów regularly.

Pełna analiza: Raport prywatności Matplotlib · Przegląd prywatności

Czy Matplotlib jest bezpieczny?

Bezpieczeństwo score: 90/100. Matplotlib has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.

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:

matplotlib (crates, 55/100)

Jak obliczyliśmy ten wynik

Matplotlib's trust score of 87.0/100 (A) jest obliczany z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Wynik odzwierciedla 5 niezależnych wymiarów: bezpieczeństwo (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), konserwacja (60/100). Każdy wymiar ma równą wagę w łącznym wyniku zaufania.

Nerq analizuje ponad 7,5 miliona podmiotów w 26 rejestrach 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 06, 2026. Wersja danych: 1.0.

Pełna dokumentacja metodologii · Dane odczytywalne maszynowo (JSON API)

Często zadawane pytania

Czy Matplotlib jest bezpieczny?
Tak, jest bezpieczny w użyciu. matplotlib z wynikiem zaufania Nerq 87.0/100 (A). Najsilniejszy sygnał: popularność (100/100). Wynik oparty na Bezpieczeństwo (90/100), Popularność (100/100).
Jaki jest wynik zaufania Matplotlib?
matplotlib: 87.0/100 (A). Wynik oparty na Bezpieczeństwo (90/100), Popularność (100/100). Oceny aktualizują się, gdy pojawiają się nowe dane. API: GET nerq.ai/v1/preflight?target=matplotlib
What are safer alternatives to Matplotlib?
W kategorii Python Packages, more Python packages are being analyzed — check back soon. matplotlib scores 87.0/100.
Does Matplotlib have known vulnerabilities?
Nerq checks Matplotlib against NVD, OSV.dev, and registry-specific vulnerability databases. Current bezpieczeństwo score: 90/100. Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów for the latest findings.
How aktywnie utrzymywany is Matplotlib?
Matplotlib has a trust score of 87.0/100 (A). Meets Nerq Verified threshold.
API: /v1/preflight Trust Badge API Docs

Zobacz także

Disclaimer: Wyniki zaufania Nerq to zautomatyzowane oceny oparte na publicznie dostępnych sygnałach. Nie stanowią rekomendacji ani gwarancji. Zawsze przeprowadzaj własną weryfikację.

Używamy plików cookie do analiz i buforowania. Prywatność