何时使用matplotlib。pyplot类以及何时使用plot对象（matplotlib.collections.PathCollection）

Question

我想知道什么时候使用plot实例（这是一个PathCollection）以及什么时候使用plot类本身背后的逻辑是什么。

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

显示散点图。为了让它发挥作用，我必须说：

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？我能找个地方查一下吗？不幸的是，我在文档中没有找到这个问题的答案。

何时使用实际实例p配置图形，何时使用pyplot类plt？

Answer 1

“plt”只是一个快捷方式，在只有一个绘图时非常有用。当您直接使用plt时，matplotlib会自动创建一个“地物”和一个子地块，但如果您想使用多个子地块，则需要使用“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()

这无法直接使用“plt”完成。

Answer 2

根据PEP20：

• “显性比隐性好。”

通常情况下，“让它正常工作”代码会走py图路线，因为它隐藏了许多人不关心的所有图形和坐标轴管理。这通常用于交互式模式编码、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打印的库模块，并且不能保证库用户没有自己进行任何其他打印，那么最好是显式的，避免使用pyplot接口。我通常将函数设计为接受用户希望操作的轴和/或图形对象作为可选参数（如果未给出，则使用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pyplot。请注意，通过pyplot执行的任何操作（如plt.xlim（））都会获取/设置当前轴/图形/图像（“状态机”），而像ax这样的操作。设置_xlim（）不允许。