Matplotlib中plt和ax指的是什么意思

這篇文章主要介紹了Matplotlib中plt和ax指的是什么意思，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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程序員喜歡導入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:

1. 將生成一個figure對象(以綠色顯示)

2. Axes對象是通過繪制的折線圖(紅色顯示)隱式生成的

3. 圖中的所有元素(如x和y軸)都在Axes對象中呈現(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對象。

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()

在這個代碼片段中，我們首先聲明了要“繪制”的行和列的數量。2×2表示我們要畫4個單元格。

然后，在每個單元格中，我們繪制一個隨機的折線圖，并根據其行號和列號分配一個標題。請注意，我們使用的是axis實例。

在此之后，我們在“paper”上定義一個“Main title”，即Figure實例。所以，我們有這個超級標題，它不屬于任何“單元格”，但在幕布上。

最后，在調用show()方法之前，我們需要要求Figure實例通過調用它的tight_layout()方法自動在單元格之間提供足夠的填充。

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