Matplotlib-Plothierarchien: Wann werden „Plot', „Achsen' und „Abbildung' verwendet?

Plothierarchien in Matplotlib verstehen: Plot vs. Achsen vs. Figur

In Matplotlib umfasst die Hierarchie der Plotelemente drei Hauptkomponenten: Plot, Achsen und Figur. Während alle drei zur Visualisierung beitragen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und bieten unterschiedliche Kontrollebenen.

Hinter den Kulissen: Wie Plots erstellt werden

Beim Aufruf der Plotfunktion erstellt matplotlib intern eine Figur und Achsenobjekt. Standardmäßig verwaltet matplotlib eine einzelne globale Figur und zugehörige Achsen, die während interaktiver Sitzungen auf dem Bildschirm sichtbar sind.

Das Achsenobjekt, oft auch als „Plot-Leinwand“ bezeichnet, hostet die gezeichneten Daten. Es enthält Methoden zum Festlegen von X- und Y-Achsen-Grenzwerten, Beschriftungen, Rasterlinien und zum Hinzufügen von Anmerkungen.

Das Figurenobjekt kapselt die gesamte Visualisierung, einschließlich aller Achsenobjekte. Es dient als Container für mehrere Achsen und allgemeine Figureneigenschaften wie Größe, Hintergrundfarbe und Ränder.

Wann sollte jede Methode verwendet werden?

1. Plot:

• Vorteile: Praktisch und unkompliziert für einfache Plots.
• Nachteile: Begrenzte Kontrolle über feinkörnige Plots Elemente.

2. Achsen (mit Subplot-Funktion):

• Vorteile: Bietet mehr Kontrolle über einzelne Achsenelemente wie Beschriftungen, Skalen und Erscheinungsbild.
• Nachteile:Erfordert eine explizitere Handhabung mehrerer Achsen.

3. Abbildung:

• Vorteile: Maximale Flexibilität und Feinabstimmungsmöglichkeiten.
• Nachteile: Komplexerer Code und erfordert Verständnis die Hierarchie.

Vor- und Nachteile jeder Methode

Plot:

• Schnell und einfach für einzelne Plots ohne erweiterte Anpassung .

Achsen mit Unterplot:

• Größere Kontrolle über achsenspezifische Attribute.
• Geeignet für Unterplots mit unterschiedlichen Achseneigenschaften sind erforderlich.

Abbildung:

• Volle Kontrolle über alle Aspekte der Handlung, einschließlich Abbildungsränder, Layout und Nebenhandlungen.
• Unverzichtbar für erweiterte Anpassungen oder das Einbetten von Plots in größere Anwendungen.

Fazit

Die Wahl zwischen Plot, Achsen und Abbildung hängt vom gewünschten Grad der Anpassung und der Komplexität des ab Handlung. Plot eignet sich für die einfache und explorative Datenvisualisierung, während Achsen mit Subplot mehr Kontrolle für Subplots bieten. Figure bietet maximale Flexibilität für hochgradig individuelle und komplexe Diagramme. Das Verständnis der Beziehungen zwischen diesen Elementen ermöglicht präzise und maßgeschneiderte Datenvisualisierungen in Matplotlib.

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