matplotlib Axes.plot() 与 pyplot.plot()

Question

Axes.plot() 和 pyplot.plot() 方法有什么区别？是否将另一个用作子程序？

看来我的绘图选项是

line = plt.plot(data)

或

ax = plt.axes()
line = ax.plot(data)

甚至

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
line = ax.plot(data)

在某些情况下使用其中一种比另一种更可取吗？

Answer 1

对于绘制单个图，最佳做法可能是

fig = plt.figure()
plt.plot(data)
fig.show()

现在，让我们看一下问题中的 3 个示例并解释它们的作用。

1. 获取当前的图形和轴（如果不存在，它将创建一个新的）并在其中绘制。

   line = plt.plot(data)
   

2. 在您的情况下，行为与以前相同，明确说明 绘图轴。

    ax = plt.axes()
    line = ax.plot(data)
   

如果你想绘制成多个轴（可能在一个图中），这种使用ax.plot(...) 的方法是必须的。例如，当使用subplots。

1. 显式创建新图形 - 您不会在前一个图形上添加任何内容。 显式创建具有给定矩形形状的新轴，其余为 与 2 相同。

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    line = ax.plot(data)
   

使用figure.add_axes 的可能问题是它可能会添加一个新的坐标区对象 到该图，它将覆盖第一个（或其他）。如果发生这种情况 请求的大小与现有的不匹配。

Answer 2

基本上没有区别。 plt.plot 将在某个时候（在确保有一个图形和一个轴可用于绘图之后）从该轴实例调用绘图函数。

所以主要区别在于用户方面：

• 您是否要使用类似 Matlab 的状态机方法，这样可以为简单的绘图任务节省一些代码行？然后使用pyplot。
• 您想使用更加 Pythonic 的面向对象方法完全控制绘图吗？然后明确地使用像轴这样的对象。

您可能想阅读 matplotlib usage guide。

Answer 3

Pyplot 的绘图方法可以应用于 Pyplot 根 (pyplot.plot()) 或坐标区对象 (axes.plot())。

直接在 Pyplot 库 (pyplot.plot()) 上调用绘图函数会创建一个默认子图（图形和轴）。在坐标区对象 (axes.plot()) 上调用它要求您已经创建了自己的坐标区对象，并将图形放到自定义的绘图空间中。

虽然 pyplot.plot() 易于使用，但如果您创建轴对象 axes.plot()，则您可以更好地控制空间（并且能够更好地理解与其他库的交互）。

Axes.plot() 返回一个坐标区对象。每个坐标区对象都有一个父图形对象。坐标轴对象包含绘图方法以及大多数自定义选项，而图形对象存储所有图形级属性并允许绘图作为图像输出。

如果您使用 pyplot.plot() 方法并想开始自定义坐标区，您可以通过调用 pyplot.gca() 来“获取当前坐标区”来找出它创建的默认坐标区对象的名称。

Answer 4

pythonplt.plot()：会创建很多默认的subplots，会省去很多行代码，而且很容易理解。

Axes.plot()：使用axes 对象将使您能够更好地自定义绘图空间。

Answer 5

如果这仍然相关，matplotlib的官网对这个问题有明确的答案。转到此链接的 "The object-oriented interface and pyplot interface" 部分。¶

本节清楚地回答了这个问题。使用 'fig, ax' 即面向对象的方法为自定义绘图提供了更多控制。另一方面，使用 'pyplot' 使我们对绘图的控制更少，但优点是它使我们无需编写更多代码行，并且在处理单个绘图时更容易和方便。

matplotlib 的官方文档建议---- “使用哪种方法完全是个人的选择，没有一种优于其他的偏好。但是，最好坚持一种方法以保持一致性。 "