结果是一样的,区别在于: (1)plt.plot()先生成一个figure画布,然后在这个画布上隐式生成的画图区域上画图 (2)ax.plot()同时生成了fig和ax对象,然后用ax对象在其区域上画图,推荐使用该方式
在本文中,我不会教您使用Matplotlib绘制任何特定图表,但会尝试解释有关Matplotlib的基本但重要的内容——人们通常使用的“plt”和“ax”是什么。 概念 注意,当我说“plt”时,它并不存在于Matplotlib库中。它之所以被称为“plt”,是因为大多数Python程序员喜欢导入Matplotlib并创建一个名为“plt”的别名,我相信您应该...
基本上,plt是matplotlib的一个常见别名。pyplot被大多数人使用。当我们使用plt(比如plt.line(…))绘制一些东西时,我们隐式地创建了一个图形实例和图形对象内部的坐标轴。当我们只想画一个图的时候,这是非常方便的。 但是,我们可以显式地调用plt .subplot()来获得Figure对象和Axes对象,以便对它们执行更多的操作。当...
希望现在你能更好地理解plt和ax到底是什么。 基本上,plt是matplotlib的一个常见别名。pyplot被大多数人使用。当我们使用plt(比如plt.line(…))绘制一些东西时,我们隐式地创建了一个图形实例和图形对象内部的坐标轴。当我们只想画一个图的时候,这是非常方便的。 但是,我们可以显式地调用plt .subplot()来获得Figur...
ax # 第二种方式 fig,ax = plt.subplots() ax.plot([1,2,3],[4,5,6]) plt.show() 绘图效果如下 可以看到,不论是用plt.plot()还是ax.plot(),结果都是一样的 那区别在哪里? 从第一种方式的代码来看,先生成了一个Figure画布,然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图。
plt ax 绘图效果如下 可以看到，不论是用plt.plot()还是ax.plot()，结果都是一样的 那区别在哪里？从第一种方式的代码来看，先生成了一个Figure画布，然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图。第二种方式同时生成了Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图 如果从面向对象编程（对理解...
fig, ax =plt.subplots() ax.plot(A,B) 名词解释 in matplotlib Figurefig = plt.figure(): 可以解释为画布。 画图的第一件事,就是创建一个画布figure,然后在这个画布上加各种元素。 Axesax = fig.add_subplot(1,1,1): 不想定义,没法定义,就叫他axes!
在本文中,我不会教您使用Matplotlib绘制任何特定图表,但会尝试解释有关Matplotlib的基本但重要的内容——人们通常使用的“plt”和“ax”是什么。 概念 注意,当我说“plt”时,它并不存在于Matplotlib库中。它之所以被称为“plt”,是因为大多数Python程序员喜欢导入Matplotlib并创建一个名为“plt”的别名,我相信您应该...
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(A,B) 名词解释 in matplotlib 从官网截个图 image.png Figure fig = plt.figure(): 可以解释为画布。 画图的第一件事,就是创建一个画布figure,然后在这个画布上加各种元素。 Axes ax = fig.add_subplot(1,1,1): 就是坐标轴们,包括所有元素。
因为这里有两个画图区域,所以ax对应的是一个列表,存储了两个Axes对象。 2.png 然后分别控制左边和右边的绘图区域进行绘图 fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)ax[0].plot([1,2,3],[4,5,6])ax[1].scatter([1,2,3],[4,5,6]) 4.png ...