Matplotlib のプロット、軸、および Figure の違い

Matplotlib は、視覚エフェクトを作成するためのオブジェクト指向 Python ライブラリです。これは、Figure、Axes、およびプロットという 3 つの主要なオブジェクトを使用します。

Figure

Figure は、ビジュアライゼーションが表示されるキャンバスまたはウィンドウ全体を表します。余白、背景色、その他のグローバル プロパティを含む、キャンバス全体のサイズとレイアウトを定義します。

軸

軸は、データがプロットされる Figure 内の特定の領域を表します。 。これらは、軸ラベル、目盛り、グリッド線など、プロット用の座標系を定義します。単一の Figure 内に複数の軸を作成して、複数のプロットを可能にすることができます。

プロット

プロット オブジェクトは、軸内の特定のデータ視覚化を表すために使用されます。折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、またはその他の種類のグラフ表現を使用できます。各プロットは特定の Axes オブジェクトに関連付けられています。

メソッドの呼び出し

ここで、Matplotlib のさまざまなメソッドを使用するときにこれらのオブジェクトがどのように相互作用するかを調べてみましょう。

• ]plt.plot(x, y): このメソッドは、非表示の Axes オブジェクトの Lot() メソッドを呼び出し、現在の Figure に新しいプロットを作成します。
• ax = plt.subplot () ax.plot(x, y): このメソッドは、subplot() を使用して Axes オブジェクトを明示的に作成し、その Lot() メソッドを呼び出してその Axes にプロットを作成します。
• figure = plt.figure() new_plot = Figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y): このメソッドは最初にFigure オブジェクトを作成し、次に add_subplot() を使用してそれに Axes オブジェクトを追加し、最後に新しい Axes で plot() メソッドを呼び出します。

メソッドの選択

メソッドの選択は依存します。特定のユースケースの要件:

• plt.plot(): 素早く簡単な対話型プロットに適しています。
• ax.plot (): 特定の Axes プロパティにアクセスしてカスタマイズする必要がある場合に便利です。
• figure.add_subplot(): 視覚エフェクトのレイアウトとカスタマイズをより詳細に制御できます。

最終的に、適切な方法の選択は、プロットの数、必要なレイアウト、カスタマイズ可能性の必要性などの要因によって異なります。