Matplotlib 绘图层次结构：何时使用'Plot”、'Axes”和'Figure”？

理解 Matplotlib 中的绘图层次结构：绘图、轴与图形

在 Matplotlib 中，绘图元素的层次结构包括三个主要组件：绘图、轴和图形。虽然这三者都有助于可视化，但它们具有不同的目的并提供不同级别的控制。

幕后：如何创建绘图

调用绘图函数时，matplotlib 会在内部创建一个图形和轴对象。默认情况下，matplotlib 维护一个全局图形和关联的轴，在交互式会话期间在屏幕上可见。

轴对象，通常称为“绘图画布”，托管绘制的数据。它包含用于设置 x 轴和 y 轴限制、标签、网格线和添加注释的方法。

图形对象封装了整个可视化，包括所有轴对象。它用作多个轴和整体图形属性（例如大小、背景颜色和边距）的容器。

何时使用每种方法？

1.情节：

• 优点：基本情节方便、简单。
• 缺点：对细粒度情节的控制有限元素。

2。轴（带有子图函数）：

• 优点： 提供对各个轴元素（如标签、比例和外观）的更多控制。
• 缺点：需要更明确地处理多个轴。

3.图：

• 优点：最大的灵活性和微调选项。
• 缺点：代码更复杂，需要理解

每种方法的优缺点

绘图：

• 快速轻松地绘制单个图，无需高级自定义.

带有子图的轴：

• 更好地控制特定于轴的属性。
• 适用于具有不同轴属性的子图

图：

• 完全控制绘图的各个方面，包括图边距、布局和子图。
• 对于高级自定义或将绘图嵌入到更大的应用程序中至关重要。

结论

绘图、轴和图形之间的选择取决于所需的自定义级别和复杂性阴谋。绘图适合简单和探索性的数据可视化，而带有子图的轴为子图提供了更多控制。图为高度定制和复杂的绘图提供了最大的灵活性。了解这些元素之间的关系可以在 Matplotlib 中实现精确且定制的数据可视化。

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