在处理子图与单个数字时，我对 matplotlib 中函数的细微差别（就是它们的名称吗？）感到非常困惑。
举个例子：
如果我想在单个数字上更改 xlim，我会这样做：plt.xlim()
如果我想更改子图上的 xlim，我会这样做：ax.set_xlim()
这是为什么？任何人都可以将我发送到解释公约的网站吗？ 这是一个简单的示例，因为我知道它们是不同的，以及如何不同，但是有一些我不知道并且我无法弄清楚 - 例如：
1) 将集合应用于子图：ax.collection(collection_name)。单图怎么做？
2) 将刻度标签应用于子图：ax.xaxis.ticklabels(tick_labels)。您如何为单个数字执行此操作？
抱歉，这是一个新问题！
【问题讨论】：
标签： python function matplotlib subplot
您遇到了 pyplot/状态机接口和 OO 接口之间的差异。有关详细说明，请参阅 Which is the recommended way to plot: matplotlib or pylab? 和 How can I attach a pyplot function to a figure instance?。
关于mpl中的对象层也有一些混淆：
Figure整个图。跟踪所有子 轴、少量“特殊”艺术家（标题、人物图例等）和 画布。不要太担心画布，它是至关重要的，因为它是实际绘制的对象以获得你的绘图，但作为用户，它或多或少对你来说是不可见的。
Axes这就是您所认为的“绘图”，它是具有数据空间的图像区域。它有 2 或 3 个 轴 对象（x、y，有时还有 z），a 包含一大堆 艺术家。
Axis这些是像数字线一样的物体。他们负责设置图形限制并生成刻度和刻度标签。他们有一个Locator 和一个Formatter 用于整理蜱的去向以及如何生成标签
Artist基本上你在图中看到的所有东西都是艺术家（甚至是Figure、Axes 和Axis 对象）。这包括Text 对象、Line2D 对象、collection 对象、Patch 对象......（你明白了）。当图形被渲染时，所有的艺术家都被（递归地）绘制到 canvas。一个给定的艺术家只能在一个Axes中。
pylab这基本上只是一个命名空间，一大堆东西（numpy、pyplot、mlab（附带 matplotlib））通过from foo import * 批量导入。这对于交互式工作来说非常方便，但您不应该将它用作脚本。这个的初衷
pyplot这是一个状态机层，它跟踪所有打开的图形，并具有“当前图形”(plt.gcf()) 和“当前轴”(plt.gca()) 的概念。 pyplot 中的大多数函数都是对 OO 层调用（plt.foo() -> plt.gca().foo() 或 plt.gcf().foo() 取决于函数）的非常薄（程序生成）的包装器。同样，这可能方便，但很快就会变成限制/混淆/全局状态导致麻烦。
这是实际上管理艺术家创作的层（例如ax.plot(...) 创建了一堆Line2D 对象）。对于编写脚本或您打算重复使用的任何内容，这是您应该尝试使用的层。要编写自己的绘图函数，我建议编写如下函数：
def my_plotting_fun(ax, data, data, ...):
ax.do_stuff
return list_of_artists_added
【讨论】：