以下是一些基于问题的标题，它们抓住了本文的精髓： * Matplotlib 的绘图层次结构：图形、轴和图 – 有什么区别？ * 如何选择正确的方法

理解 Matplotlib 的绘图层次结构：绘图、轴和图形

使用 matplotlib 绘图时，您会遇到三个关键对象：绘图、轴、和图。这些对象的层次结构和功能可能会令人困惑。让我们探讨一下差异和最佳实践。

绘图、轴和图：层次结构

图是整个图的容器，代表绘制绘图的画布。它定义大小、背景颜色和边距等属性。

轴 是图中绘制数据的矩形区域。每个坐标区对象可以包含多个绘图，并具有自己的一组属性，用于配置标签、刻度线和图例等绘图元素。

Plot 是坐标区对象中数据的图形表示形式。它可以是曲线、散点图、直方图或其他视觉表示形式。

绘制绘图的三种方法

您可以使用三种不同的方法在 matplotlib 中创建绘图：

1. plt.plot(x, y): 此方法使用 plt 接口直接在当前轴上绘图。它可以方便地进行小型、快速的可视化，而无需显式控制图形和轴对象。
2. ax = plt.subplot(); ax.plot(x, y): 这种方法使用 plt 接口创建一个坐标区对象 (ax)，然后用它来绘制数据。它使您可以更好地控制轴的位置和属性。
3. figure = plt.figure(); new_plot = 图.add_subplot(111); new_plot.plot(x, y):这种完全面向对象的方法允许您显式创建图形和轴对象，从而提供最大程度的自定义和控制。

最佳实践

选择使用哪种方法取决于绘图的性质和所需的自定义级别：

• 用于快速可视化和探索： 直接使用 plt.plot()。
• 自定义单个绘图属性： 使用 ax.plot() 并指定坐标区对象。
• 对于复杂的情况具有多个轴或特定布局的绘图：直接使用图形和轴对象，让您可以完全控制它们的属性。

通过了解绘图、轴和图形的层次结构和功能，您可以在 matplotlib 中有效地创建自定义且信息丰富的绘图。

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