Matplotlib 中的'plt.plot”、'ax.plot”和'figure.add_subplot”之间的主要区别是什么？

Matplotlib 中绘图、轴和图形之间的差异

Matplotlib 是一个用于创建可视化的面向对象的 Python 库。它使用三个主要对象：图形、轴和绘图。

图形

图形表示将在其中显示可视化的整个画布或窗口。它定义画布的整体大小和布局，包括边距、背景颜色和任何其他全局属性。

轴

轴表示图中绘制数据的特定区域。它们定义绘图的坐标系，包括轴标签、刻度线和网格线。可以在单个图形中创建多个轴以允许多个绘图。

绘图

绘图对象用于表示轴内的特定数据可视化。它可以是线图、散点图、直方图或任何其他类型的图形表示。每个图都与一个特定的 Axes 对象相关联。

方法调用

现在，让我们检查一下在 Matplotlib 中使用不同方法时这些对象如何交互：

• plt.plot(x, y)：该方法调用隐藏 Axes 对象的plot()方法，并在当前图形中创建一个新图。
• ax = plt.subplot () ax.plot(x, y)：此方法使用 subplot() 显式创建一个 Axes 对象，然后调用其plot() 方法在该 Axes 中创建一个绘图。
• figure = plt.figure() new_plot =figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y)：该方法首先创建一个Figure 对象，然后使用 add_subplot() 添加一个 Axes 对象，最后在新的 Axes 上调用plot() 方法。

方法选择

方法的选择取决于根据特定用例的要求：

• plt.plot()：适合快速简单的交互式绘图。
• ax.plot ()：当您需要访问和自定义特定轴属性时很有用。
• figure.add_subplot()：提供对可视化布局和自定义的更多控制。

最终，适当的方法选择取决于绘图数量、所需布局以及可定制性需求等因素。

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