Matplotlib klar gemacht: Diagramme, Achsen und Zahlen – welche Methode sollten Sie verwenden?

Enthüllung der Hierarchien von Diagrammen, Achsen und Figuren in Matplotlib

Das Rätsel des Matplotlib-Plottens

Viele Programmierer haben Schwierigkeiten, die Komplexität rund um das zu entschlüsseln verschiedene Techniken zum Erstellen von Plots in Matplotlib. Die Konzepte „Figur“, „Achsen“ und „Plot“ können verwirrend sein und einige Unsicherheiten über die zugrunde liegenden Mechanismen hinterlassen. Dieser Artikel zielt darauf ab, diese Unterscheidungen zu klären und ein umfassendes Verständnis ihrer Rollen und Anwendungen zu vermitteln.

Entschlüsselung der Objekte

Im Kern von Matplotlib liegt die Figur, die das darstellt Leinwand, auf der Diagramme gezeichnet werden. Ähnlich einer Leinwand legt die Figur Abmessungen, Hintergrundfarben und andere Attribute fest. Die Achsen ähneln einem Schweizer Taschenmesser und bieten Werkzeuge zum Plotten, Streuen und Histogrammen. In einer einzelnen Figur können sich mehrere Achsen befinden.

Die plt-Schnittstelle: Eine benutzerfreundliche Fassade

Die plt-Schnittstelle bietet eine vereinfachte Methode zum Erstellen von Figuren und Achsen sowie zum Spiegeln die MATLAB™-Schnittstelle. Es fungiert als Brücke zwischen dem Benutzer und den zugrunde liegenden Objekten. Jeder plt-Befehl wird intern in einen Aufruf der jeweiligen Methoden dieser grundlegenden Objekte übersetzt.

Veranschaulichung der Unterschiede

Lassen Sie uns tiefer in die drei von Ihnen bereitgestellten Ploterstellungsmethoden eintauchen:

1. Methode (plt.plot):

Diese Methode verwendet nur die plt-Schnittstelle und erstellt darin eine einzelne Achsen eine Figur. Obwohl sie für schnelle Datenexplorationen effizient ist, ist ihre Flexibilität begrenzt.

2. Methode (plt.subplot):

Verwendung einer praktischen Methode aus dem plt Namespace weist diese Methode dem axes-Objekt einen Namen zu. Es bietet zwar eine bessere Kontrolle über Plotattribute, erstellt aber dennoch eine einzelne Achsen pro Figur.

3. Methode (figure.add_subplot):

Dieser Ansatz umgeht plt-Komfortmethoden und instanziiert direkt eine Figur mithilfe der objektorientierten Schnittstelle. Es bietet vollständige Anpassung und Kontrolle, erfordert jedoch manuelle Anpassungen für interaktive Funktionen.

Empfehlungen für die Verwendung

Für die interaktive Datenexploration erweist sich die reine plt.plot-Methode als effizient. Für komplexe, individuelle Unterhandlungen oder die Einbettung von Matplotlib in eine Programmoberfläche wird der objektorientierte Ansatz bevorzugt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Verständnis der Beziehungen zwischen Diagrammen, Achsen und Figuren in Matplotlib für eine effektive Diagrammerstellung von entscheidender Bedeutung ist. Die Wahl der Methode hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab, wobei plt Einfachheit bietet und objektorientierte Programmierung Anpassung und Flexibilität bietet.

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