Revelando as hierarquias de gráficos, eixos e figuras no Matplotlib

O enigma da plotagem do Matplotlib

Muitos programadores lutam para decifrar as complexidades que cercam o diferentes técnicas para criação de gráficos no Matplotlib. Os conceitos de figura, eixos e gráfico podem ser confusos, deixando algumas pessoas incertas sobre os mecanismos subjacentes. Este artigo tem como objetivo esclarecer essas distinções, fornecendo uma compreensão abrangente de suas funções e aplicações.

Decifrando os objetos

No centro do Matplotlib está a figura, representando o tela na qual os gráficos são desenhados. Semelhante a uma tela de pintura, a figura estabelece dimensões, cores de fundo e outros atributos. Os eixos são semelhantes a um canivete suíço, oferecendo ferramentas para plotagem, dispersão e histogramas. Vários eixos podem residir em uma única figura.

A interface plt: uma fachada amigável

A interface plt fornece um método simplificado para criar figuras e eixos, espelhando a interface MATLAB™. Ele atua como uma ponte entre o usuário e os objetos subjacentes. Cada comando plt se traduz internamente em uma chamada aos respectivos métodos desses objetos fundamentais.

Ilustrando as diferenças

Vamos nos aprofundar nos três métodos de criação de gráficos que você forneceu:

1º Método (plt.plot):

Usando apenas a interface plt, este método cria um único eixos dentro uma figura. Embora eficiente para explorações rápidas de dados, sua flexibilidade é limitada.

2º método (plt.subplot):

Empregando um método de conveniência do plt namespace, este método atribui um nome ao objeto axes. Embora ofereça maior controle sobre os atributos do gráfico, ele ainda cria um único eixos por figura.

3º Método (figure.add_subplot):

Essa abordagem ignora os métodos de conveniência plt e instancia diretamente uma figura usando a interface orientada a objetos. Ele fornece personalização e controle completos, mas requer ajustes manuais para recursos interativos.

Recomendações de uso

Para exploração interativa de dados, o método simples plt.plot se mostra eficiente. Para subtramas complexas e personalizadas ou incorporação do Matplotlib em uma interface de programa, a abordagem orientada a objetos é preferida.

Concluindo, compreender as relações entre gráficos, eixos e figuras no Matplotlib é crucial para a criação eficaz de gráficos. A escolha do método depende do caso de uso específico, com plt oferecendo simplicidade e programação orientada a objetos proporcionando personalização e flexibilidade.