在简单的matplotlib图形中设置属性的习惯用法是什么？

Question

我被matplotlib图形、轴和子图之间的关系弄糊涂了。

通常，我通过观察和实验代码来解决这些问题，代码通常体现了对象模型中实体之间的结构关系，可以从工作原理的示例中推断出来。但是在matplotlib中，我经常发现一系列令人困惑的方法来完成同样的事情，这模糊了底层结构。

例如，如果我想制作一个简单的（无子图形）日志图，以下任何一项似乎都具有完全相同的效果。

import matplotlib.pyplot as plt

# All of the following seem to have the same effect:
plt.axes().loglog()
plt.gca().loglog()
plt.loglog()
plt.gcf().gca().loglog()

# These don't work though: 
# plt.gcf().axes().loglog()
# plt.gcf().loglog()

我已经尝试过文档和教程，但我还是没有这么做。

上面的每个工作示例都做了什么？它们有什么区别？为什么非工作示例失败？如果我正在编写我希望其他人（或我）能够阅读的代码，那么这些习惯用法中有一种比另一种更受欢迎吗？

请注意，我在这里的兴趣是以编程方式创建用于发布或导出的图像，而不是交互式创建图形或模拟MATLABs功能。我推测，上面的一些“捷径”与后一种场景的工作有关。

Answer 1

图形基本上是一个窗口或文件。如果你制作了几个单独的图形，通常的想法是弹出几个寡妇或保存几个文件。

一个轴和一个子地块在某种意义上是相同的。例如，figure方法subplot返回一个axis对象。每个轴对象表示要在其上打印内容的一组特定轴。每个轴上都可以绘制多个单独的数据集，但它们都将使用相同的x轴和y轴。

将绘图设为日志绘图取决于实际绘制数据所用的函数。例如，如果您有两个数组a和b，我想对它们进行对数绘图，我会使用：

fig=plt.figure() #Make a figure
loglog_ax=fig.subplot(111) # Make a single axis, which is the *only* subplot
loglog_ax.loglog(a,b) # Plot the data on a log-log plot

Answer 2

我的标准是从plt获取fig，ax。子批次如下所示：

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.loglog(a, b)

我这样做是因为这样，您还可以将多个ax对象作为一个列表，例如：

# Make a column of three figures
fig, axes = plt.subplots(3)
for ax, a, b in zip(axes, as, bs):
    ax.loglog(a, b)

或者如果你做一个2乘5的网格，你会得到一个ax对象列表，所以我通常使用轴取消列表。平面：

# Make a 2x5 grid of figures
nrows = 2
ncols = 5
height = nrows * 4
width = ncols * 4

# Don't ask me why figsize is (width, height) instead of (height, width)....
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(width, height))

for ax, a, b in zip(axes.flat, as, bs):
    ax.loglog(a, b)

我这样做是因为我有ax对象来调整之后的外观。我通常不使用plt。gca（）内部打印功能除外。

plt。gcf（）正在获取当前图形，当您向其中添加gca（）或axes（）或loglog（）时，我相信它们创建了基础轴。我不知道为什么gcf（）-第一个东西不能与axes（）和loglog（）一起使用。因此，我的建议是坚持使用ax对象。

编辑：已删除itertools。链填充，交换到轴。平面