Matplotlib プロット階層: `Plot`、`Axes`、および `Figure` をいつ使用するか?

Matplotlib のプロット階層を理解する: プロット vs 軸 vs Figure

Matplotlib では、プロット要素の階層には、プロット、軸、および図という 3 つの主要コンポーネントが含まれます。 3 つはすべて視覚化に貢献しますが、それぞれ異なる目的を果たし、さまざまなレベルの制御を提供します。

舞台裏: プロットの作成方法

プロット関数を呼び出すと、matplotlib は内部的に Figure を作成します。そして軸オブジェクト。デフォルトでは、matplotlib は単一のグローバル Figure と関連する Axes を維持し、対話型セッション中に画面に表示されます。

Axes オブジェクトは、「プロット キャンバス」とも呼ばれ、プロットされたデータをホストします。これには、X 軸と Y 軸の制限、ラベル、グリッド線を設定し、注釈を追加するためのメソッドが含まれています。

Figure オブジェクトは、すべての軸オブジェクトを含むビジュアライゼーション全体をカプセル化します。これは、複数の軸と、サイズ、背景色、余白などの図全体のプロパティのコンテナとして機能します。

各メソッドをいつ使用するか?

1.プロット:

• 長所: 基本的なプロットには便利で簡単です。
• 短所: 詳細なプロットに対する制限された制御要素。

2.軸 (サブプロット関数あり):

• 長所: ラベル、スケール、外観などの個々の軸要素をより詳細に制御できます。
• 短所: 複数の軸をより明示的に処理する必要があります。

3.図:

• 長所: 最大限の柔軟性と微調整オプション
• 短所: コードがより複雑で理解が必要

各方法の長所と短所

プロット:

• 高度なカスタマイズを必要とせずに単一プロットをすばやく簡単に実行.

サブプロットのある軸:

• 軸固有の属性をより詳細に制御します。
• 異なる軸のプロパティが存在するサブプロットに適しています。

図:

• 図の余白、レイアウト、サブプロットなど、プロットのあらゆる側面を完全に制御します。
• 高度なカスタマイズや、大規模なアプリケーションへのプロットの埋め込みには不可欠です。

結論

プロット、軸、および Figure の選択は、必要なカスタマイズ レベルとオブジェクトの複雑さによって異なります。プロット。プロットは単純で探索的なデータの視覚化に適していますが、サブプロットのある軸はサブプロットをより詳細に制御できます。 Figure は、高度にカスタマイズされた複雑なプロットに最大限の柔軟性を提供します。これらの要素間の関係を理解することで、Matplotlib での正確でカスタマイズされたデータの視覚化が可能になります。

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