Matplotlib中的“plt”和“ax”到底是什么?-有解無憂

在幕布中繪圖，還是在幕布上的單元格中繪圖?

? 實際上，作為最流行和最基礎的資料可視化庫，Matplotlib在某些方面有些令人困惑，這些部分經常有人問起，

我應該在什么時候使用“axes”
為什么有時用“plt”而有時用“ax”?
它們之間有什么區別?

? 在網上有這么多的例子向人們展示如何使用Matplotlib來繪制這種或那種圖表，但我很少看到任何教程提到“為什么”，這可能會使編程經驗較少或從其他語言(如R)切換到這種語言的人感到非常困惑，

? 在本文中，我不會教您使用Matplotlib繪制任何特定圖表，但會嘗試解釋有關Matplotlib的基本但重要的內容——人們通常使用的“plt”和“ax”是什么，

概念

? 注意，當我說“plt”時，它并不存在于Matplotlib庫中，它之所以被稱為“plt”，是因為大多數Python程式員喜歡匯入Matplotlib并創建一個名為“plt”的別名，我相信您應該知道這個別名，

import matplotlib.pyplot as plt

? 然后，回到我們的主題，為了演示，讓我們畫一個簡單的圖表，

import numpy as npplt.plot(np.random.rand(20))
plt.title('test title')
plt.show()

? 如上面標注的截圖所示，當我們使用plt:

將生成一個figure物件(以綠色顯示)
Axes物件是通過繪制的折線圖(紅色顯示)隱式生成的
圖中的所有元素(如x和y軸)都在Axes物件中呈現(藍色顯示)

? 這也就表示:

figure就像一張紙，你可以畫任何你想畫的東西
我們必須在“單元格”中繪制圖表，在此處，Axes是坐標軸
如果我們只畫一個圖形，我們不需要先畫一個“單元格”，只要在紙上畫就可以了，我們可以使用plt.plot(…)

顯式繪制“單元格”

? 當然，我們可以在“紙”上顯式地繪制一個“單元格”，以告訴Matplotlib我們將在這個單元格中繪制一個圖表，然后，我們有以下代碼，

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.random.rand(20))
ax.set_title('test title')
plt.show()

? 結果完全一樣，唯一的區別是我們明確地繪制了“單元格”，這樣我們就能夠得到Figure和Axes物件，

? 實際上，當我們只想繪制一個圖形時，沒有必要“繪制”單元格，但是，您必須注意到，當我們想在一個圖中繪制多個圖時，必須這樣做，

n_rows = 2
n_cols = 2fig, axes = plt.subplots(n_rows, n_cols)
for row_num in range(n_rows):
    for col_num in range(n_cols):
        ax = axes[row_num][col_num]
        ax.plot(np.random.rand(20))
        ax.set_title(f'Plot ({row_num+1}, {col_num+1})')fig.suptitle('Main title')
fig.tight_layout()
plt.show()