Matplotlib의 명확성: 플롯, 축 및 그림 - 어떤 방법을 사용해야 합니까?

Matplotlib의 플롯, 축 및 그림의 계층 공개

Matplotlib 플로팅의 수수께끼

많은 프로그래머가 Matplotlib를 둘러싼 복잡성을 이해하려고 애쓰고 있습니다. Matplotlib에서 플롯을 생성하는 다양한 기술. 그림, 축 및 플롯의 개념은 혼란스러울 수 있으며 기본 메커니즘이 불확실할 수 있습니다. 이 글의 목적은 이러한 차이점을 명확히 하여 해당 역할과 적용에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 것입니다.

객체 해독

Matplotlib의 핵심에는 그림이 있습니다. 그래프가 그려지는 캔버스. 페인팅 캔버스와 유사하게 그림은 치수, 배경색 및 기타 속성을 설정합니다. 축은 스위스 군용 칼과 유사하며 도표 작성, 분산 및 히스토그램을 위한 도구를 제공합니다. 단일 그림 내에 여러 축이 있을 수 있습니다.

plt 인터페이스: 사용자 친화적인 외관

plt 인터페이스는 그림 및 축 생성, 미러링을 위한 간단한 방법을 제공합니다. MATLAB™ 인터페이스. 이는 사용자와 기본 개체 사이의 다리 역할을 합니다. 모든 plt 명령은 내부적으로 이러한 기본 개체의 해당 메서드에 대한 호출로 변환됩니다.

차이점 설명

귀하가 제공한 세 가지 플롯 생성 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

첫 번째 방법(plt.plot):

plt 인터페이스만 사용하여 이 방법은 단일 축을 생성합니다. 피규어. 빠른 데이터 탐색에는 효율적이지만 유연성이 제한됩니다.

두 번째 방법(plt.subplot):

plt 네임스페이스인 경우 이 메서드는 axes 개체에 이름을 할당합니다. 플롯 속성에 대한 더 큰 제어 기능을 제공하지만 여전히 그림당 단일 축을 생성합니다.

세 번째 방법(Figure.add_subplot):

이 접근 방식은

plt 편의 메서드를 우회하고 객체 지향 인터페이스를 사용하여 Figure를 직접 인스턴스화합니다. 완전한 사용자 정의 및 제어 기능을 제공하지만 대화형 기능을 사용하려면 수동 조정이 필요합니다.

사용 권장사항

대화형 데이터 탐색의 경우 기본

plt.plot 방법이 효율적인 것으로 입증되었습니다. 복잡하고 사용자 정의된 서브플롯이나 프로그램 인터페이스에 Matplotlib을 포함하는 경우 객체 지향 접근 방식이 선호됩니다.

결론적으로 효과적인 그래프 생성을 위해서는 Matplotlib의 플롯, 축, 도형 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 방법 선택은 특정 사용 사례에 따라 달라지며 plt는 단순성을 제공하고 객체 지향 프로그래밍은 사용자 정의 및 유연성을 제공합니다.

위 내용은 Matplotlib의 명확성: 플롯, 축 및 그림 - 어떤 방법을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!