


Apakah perbezaan utama antara `plt.plot`, `ax.plot` dan `figure.add_subplot` dalam Matplotlib?
Perbezaan Antara plot, paksi dan rajah dalam Matplotlib
Matplotlib ialah perpustakaan Python berorientasikan objek untuk mencipta visualisasi. Ia menggunakan tiga objek utama: rajah, paksi dan plot.
Rajah
Rajah itu mewakili keseluruhan kanvas atau tetingkap di mana visualisasi akan dipaparkan. Ia mentakrifkan saiz keseluruhan dan reka letak kanvas, termasuk jidar, warna latar belakang dan sebarang sifat global yang lain.
Kapak
Kapak mewakili kawasan tertentu dalam rajah tempat data diplot . Mereka mentakrifkan sistem koordinat untuk memplot, termasuk label paksi, tanda semak dan garis grid. Berbilang paksi boleh dibuat dalam satu rajah untuk membolehkan berbilang plot.
Plot
Objek plot digunakan untuk mewakili visualisasi data tertentu dalam Axes. Ia boleh menjadi plot garisan, plot serakan, histogram atau sebarang jenis perwakilan grafik yang lain. Setiap plot dikaitkan dengan objek Axes tertentu.
Penggunaan Kaedah
Sekarang, mari kita periksa bagaimana objek ini berinteraksi apabila menggunakan kaedah yang berbeza dalam Matplotlib:
- plt.plot(x, y): Kaedah ini menggunakan kaedah plot() objek Axes tersembunyi dan mencipta plot baharu dalam rajah semasa.
- ax = plt.subplot () ax.plot(x, y): Kaedah ini secara eksplisit mencipta objek Axes menggunakan subplot() dan kemudian menggunakan kaedah plot() untuk mencipta plot dalam Axes itu.
- angka = plt.figure() new_plot = figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y): Kaedah ini mula-mula mencipta a Rajah objek, kemudian tambahkan objek Axes padanya menggunakan add_subplot(), dan akhirnya memanggil kaedah plot() pada Axes baharu.
Pemilihan Kaedah
Pilihan kaedah bergantung mengenai keperluan kes penggunaan khusus:
- plt.plot(): Sesuai untuk plot interaktif yang cepat dan ringkas.
- ax.plot (): Berguna apabila anda perlu mengakses dan menyesuaikan sifat Axes tertentu.
- figure.add_subplot(): Memberikan lebih kawalan ke atas reka letak dan penyesuaian visualisasi.
Akhirnya, pemilihan kaedah yang sesuai bergantung pada faktor seperti bilangan plot, reka letak yang diingini dan keperluan untuk disesuaikan.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan utama antara `plt.plot`, `ax.plot` dan `figure.add_subplot` dalam Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
