Matplotlib のプロット、軸、および数値の階層を明らかにする

Matplotlib プロットの難問

多くのプログラマは、Matplotlib を取り巻く複雑さを解読するのに苦労しています。 Matplotlib でプロットを作成するためのさまざまなテクニック。図、軸、プロットの概念は混乱を招く可能性があり、基礎となるメカニズムについて不確かなままになる場合があります。この記事は、これらの違いを明確にし、それらの役割と用途を包括的に理解することを目的としています。

オブジェクトの解読

Matplotlib の中核には、以下を表す 図があります。グラフを描くキャンバス。絵画キャンバスと同様に、Figure は寸法、背景色、その他の属性を設定します。 axes はスイス アーミー ナイフに似ており、プロット、散布、ヒストグラムのためのツールを提供します。複数の軸を 1 つの Figure 内に存在できます。

plt インターフェイス: ユーザーフレンドリーなファサード

plt インターフェイスは、Figure と軸、ミラーリングを作成するための簡略化された方法を提供します。 MATLAB™ インターフェイス。ユーザーと基礎となるオブジェクトの間のブリッジとして機能します。すべての plt コマンドは、内部的にこれらの基本オブジェクトのそれぞれのメソッドの呼び出しに変換されます。

違いの説明

提供された 3 つのプロット作成メソッドを詳しく見てみましょう:

1 番目のメソッド (plt.plot):

plt インターフェイスのみを使用して、このメソッドは 1 つの axes を内部に作成します。フィギュア。迅速なデータ探索には効率的ですが、柔軟性は限られています。

2 番目のメソッド (plt.subplot):

plt の便利なメソッドを採用しています。 ] 名前空間の場合、このメソッドは axes オブジェクトに名前を割り当てます。プロット属性をより詳細に制御できる一方で、Figure ごとに単一の axes が作成されます。

3 番目のメソッド (figure.add_subplot):

このアプローチは、plt コンビニエンス メソッドをバイパスし、オブジェクト指向インターフェイスを使用して figure を直接インスタンス化します。完全なカスタマイズと制御が可能ですが、対話型機能については手動で調整する必要があります。

使用上の推奨事項

対話型データ探索の場合は、単純な plt.plot メソッドが効率的であることがわかります。複雑でカスタマイズされたサブプロット、またはプログラム インターフェイスに Matplotlib を埋め込む場合は、オブジェクト指向のアプローチが推奨されます。

結論として、Matplotlib のプロット、軸、および図の間の関係を理解することは、効果的なグラフ作成にとって重要です。方法の選択は特定のユースケースによって異なります。plt はシンプルさを提供し、オブジェクト指向 プログラミングはカスタマイズと柔軟性を提供します。