الكشف عن التسلسل الهرمي للمؤامرات والفؤوس والأشكال في Matplotlib

لغز تخطيط Matplotlib

يكافح العديد من المبرمجين لفك التعقيدات المحيطة تقنيات مختلفة لإنشاء المؤامرات في Matplotlib. يمكن أن تكون مفاهيم الشكل والفؤوس والحبكة مربكة، مما يترك البعض غير متأكد من الآليات الأساسية. تهدف هذه المقالة إلى توضيح هذه الفروق، وتوفير فهم شامل لأدوارها وتطبيقاتها.

فك رموز الكائنات

في قلب Matplotlib يكمن الرقم ، الذي يمثل القماش الذي يتم رسم الرسوم البيانية عليه. على غرار اللوحة القماشية، يحدد الشكل الأبعاد وألوان الخلفية والسمات الأخرى. تشبه المحاور سكين الجيش السويسري، حيث توفر أدوات للتخطيط والتشتت والرسوم البيانية. يمكن أن توجد محاور متعددة داخل شكل واحد.

واجهة plt: واجهة سهلة الاستخدام

توفر واجهة

plt طريقة مبسطة لإنشاء الأشكال والمحاور، والنسخ المتطابق واجهة MATLAB™. إنه بمثابة جسر بين المستخدم والكائنات الأساسية. يُترجم كل أمر plt داخليًا إلى استدعاء للطرق الخاصة بهذه الكائنات الأساسية.

توضيح الاختلافات

دعنا نتعمق في طرق إنشاء الحبكة الثلاث التي قدمتها:

الطريقة الأولى (plt.plot):

باستخدام واجهة

plt فقط، تقوم هذه الطريقة بإنشاء محاور واحدة داخل رقم. على الرغم من فعاليتها في استكشاف البيانات بسرعة، إلا أن مرونتها محدودة.

الطريقة الثانية (plt.subplot):

استخدام طريقة ملائمة من

plt مساحة الاسم، تقوم هذه الطريقة بتعيين اسم للكائن المحاور. على الرغم من أنه يوفر تحكمًا أكبر في سمات الرسم، إلا أنه لا يزال ينشئ محاور واحدة لكل شكل.

الطريقة الثالثة (figure.add_subplot):

يتجاوز هذا الأسلوب أساليب الراحة

plt وينشئ مثيلًا مباشرًا لشكل باستخدام الواجهة الموجهة للكائنات. إنه يوفر تخصيصًا وتحكمًا كاملين، ولكنه يتطلب التغيير والتبديل اليدوي للميزات التفاعلية.

توصيات للاستخدام

لاستكشاف البيانات التفاعلية، أثبتت طريقة

plt.plot كفاءتها. بالنسبة للمخططات الفرعية المعقدة والمخصصة أو تضمين Matplotlib في واجهة البرنامج، يُفضل النهج الموجه للكائنات.

في الختام، يعد فهم العلاقات بين المخططات والمحاور والأشكال في Matplotlib أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء رسم بياني فعال. يعتمد اختيار الطريقة على حالة الاستخدام المحددة، حيث توفر

plt البساطة وتوفر البرمجة الموجهة للكائنات التخصيص والمرونة.