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Matplotlib 中的「plt.plot」、「ax.plot」和「figure.add_subplot」之間的主要差異是什麼?

發佈於2024-11-06
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 What are the key differences between  `plt.plot`, `ax.plot`, and `figure.add_subplot` in Matplotlib?

Matplotlib 中繪圖、軸與圖形之間的差異

Matplotlib 是一個用於建立視覺化的物件導向的 Python 函式庫。它使用三個主要物件:圖形、軸和繪圖。

圖形

圖形表示將在其中顯示可視化的整個畫布或視窗。它定義畫布的整體大小和佈局,包括邊距、背景顏色和任何其他全域屬性。

軸表示圖中繪製資料的特定區域。它們定義繪圖的座標系,包括軸標籤、刻度線和網格線。可以在單一圖形中建立多個軸以允許多個繪圖。

繪圖

繪圖物件用於表示軸內的特定資料視覺化。它可以是線圖、散點圖、直方圖或任何其他類型的圖形表示。每個圖都與一個特定的 Axes 物件相關聯。

方法呼叫

現在,讓我們檢查一下在Matplotlib 中使用不同方法時這些物件如何交互:

  • plt.plot(x, y):此方法呼叫隱藏Axes 物件的plot()方法,並在目前圖窗中建立一個新圖。
  • ax = plt.subplot () ax.plot(x, y):此方法使用subplot() 明確建立一個Axes 對象,然後呼叫其plot() 方法在該Axes 中建立一個繪圖。
  • figure = plt.figure() new_plot =figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y):此方法先建立一個Figure 對象,然後使用add_subplot() 新增一個Axes 對象,最後在新的Axes 上呼叫plot() 方法。

方法選擇

方法的選擇取決於根據具體用例的要求:

  • plt.plot():適合快速簡單的互動式繪圖。
  • ax.plot ():當您需要存取和自訂特定軸屬性時很有用。
  • figure.add_subplot():提供對視覺化佈局和自訂的更多控制。

最終,適當的方法選擇取決於繪圖數量、所需佈局和可自訂性需求等因素。

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