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我想知道何时使用 plot 实例（即 a PathCollection）以及何时使用 plot 类本身的问题背后的逻辑是什么。

import matplotlib.pyplot as plt
p = plt.scatter([1,2,3],[1,2,3])

调出散点图。为了让它发挥作用，我不得不说：

plt.annotate(...)

并配置轴标签或限制，你写：

plt.xlim(...)
plt.xlabel(...)

等等。

但另一方面，你写道：

p.axes.set_aspect(...)
p.axes.yaxis.set_major_locator(...)

这背后的逻辑是什么？我可以在某个地方查一下吗？不幸的是，我没有在文档中找到这个特定问题的答案。

你什么时候使用实际实例p来配置你的图形，什么时候使用 pyplot 类plt？

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根据 PEP20：

  • “显式胜于隐式。”
  • “简单胜于复杂。”

通常，“make-it-just-work”代码采用 pyplot 路线，因为它隐藏了许多人不关心的所有图形和轴管理。这通常用于交互模式编码、简单的一次性脚本或在高级脚本中执行的绘图。

但是，如果您正在创建一个要进行绘图的库模块，并且您不能保证库用户不会自己进行任何额外的绘图，那么最好是明确的并避免使用 pyplot 接口。我通常将我的函数设计为接受用户想要操作的轴和/或图形对象作为可选参数（如果没有给出，那么我使用 plt.gcf() 和/或 plt.gca()）。

我的经验法则是，如果我正在执行的操作可以通过 pyplot 完成，但如果这样做可能会改变“状态机”，那么我会避免使用 pyplot。请注意，通过 pyplot 进行的任何操作（例如 plt.xlim()）获取/设置当前轴/图形/图像（“状态机”），而诸如 ax.set_xlim() 之类的操作则不会。

于 2014-01-08T19:04:53.157 回答
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'plt' 只是一个快捷方式，当您只有 1 个绘图时它很有用。当您直接使用 plt 时，matplotlib 会自动创建一个“图形”和一个子图，但是当您想要使用超过 1 个子图时，您将需要使用“轴”方法，例如：

fig = plt.figure()
a = fig.add_subplot(211)
b = fig.add_subplot(212)
print a.__class__ #<class 'matplotlib.axes.AxesSubplot'>
print fig.__class__ #<class 'matplotlib.figure.Figure'>
a.plot([0,1],[0,1],'r')
b.plot([1,0],[0,1],'b')
fig.show()

这不能直接使用“plt”来完成。

于 2013-12-13T02:19:12.313 回答