Matplotlib 플롯 계층 구조: 'Plot', 'Axes' 및 'Figure'를 언제 사용합니까?

Matplotlib의 플롯 계층 이해: 플롯 대 축 대 그림

Matplotlib에서 플롯 요소의 계층에는 플롯, 축, 그림이라는 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다. 세 가지 모두 시각화에 기여하지만 서로 다른 목적을 제공하고 다양한 제어 수준을 제공합니다.

Behind the Scenes Are Created

플롯 함수를 호출할 때 matplotlib는 내부적으로 그림을 생성합니다. 그리고 축 객체. 기본적으로 matplotlib는 대화형 세션 중에 화면에 표시되는 단일 전역 그림과 관련 축을 유지 관리합니다.

종종 "플롯 캔버스"라고 불리는 축 개체는 플롯된 데이터를 호스팅합니다. 여기에는 x축 및 y축 제한, 레이블, 격자선을 설정하고 주석을 추가하는 방법이 포함되어 있습니다.

그림 개체는 모든 축 개체를 포함하여 전체 시각화를 캡슐화합니다. 여러 축과 크기, 배경색, 여백 등 전체 그림 속성에 대한 컨테이너 역할을 합니다.

각 방법을 언제 사용합니까?

1. 줄거리:

• 장점: 기본 플롯에 편리하고 간단합니다.
• 단점: 세밀한 플롯에 대한 제한된 제어 요소.

2. 축(서브플롯 기능 포함):

• 장점: 레이블, 스케일, 모양과 같은 개별 축 요소에 대한 더 많은 제어 기능을 제공합니다.
• 단점: 다중 축을 보다 명시적으로 처리해야 합니다.

3. 그림:

• 장점: 최대 유연성 및 미세 조정 옵션.
• 단점: 코드가 더 복잡하고 이해가 필요함

각 방법의 장단점

플롯:

• 고급 사용자 정의 없이 단일 플롯에 빠르고 쉽습니다. .

서브 플롯이 있는 축:

• 축 관련 속성에 대한 제어가 향상되었습니다.
• 다른 축 속성이 있는 서브 플롯에 적합합니다.

그림:

• 그림 여백, 레이아웃, 하위 플롯을 포함하여 플롯의 모든 측면을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
• 고급 사용자 정의 또는 대규모 애플리케이션에 플롯을 포함하는 데 필수적입니다.

결론

플롯, 축 및 그림 간의 선택은 원하는 사용자 정의 수준과 복잡성에 따라 다릅니다. 구성. 플롯은 단순하고 탐구적인 데이터 시각화에 적합한 반면, 서브플롯이 있는 축은 서브플롯에 대한 더 많은 제어 기능을 제공합니다. 그림은 고도로 맞춤화되고 복잡한 플롯에 최대의 유연성을 제공합니다. 이러한 요소 간의 관계를 이해하면 Matplotlib에서 정확하고 맞춤형 데이터 시각화가 가능합니다.

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