plt.plot()和ax.plot()很容易让初学者对matplotlib绘图搞得头晕脑胀,谈谈自己的理解, 视频播放量 632、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 工大呆萌强博士, 作者简介 ,相关视频:【Python学习】张雪峰:给所有python人一个忠告!!!普
plt.show()#ax.plot()fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x,y) plt.show() 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...
ax.plot(np.random.rand(20)) ax.set_title('test title') plt.show 结果完全一样。唯一的区别是我们明确地绘制了“单元格”,这样我们就能够得到Figure和Axes对象。 实际上,当我们只想绘制一个图形时,没有必要“绘制”单元格。但是,您必须注意到,当我们想在一个图中绘制多个图时,必须这样做。 n_rows=2 ...
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Matplotlib绘图很重要）的角度...
ax.plot是底层,基本上可以实现任何细节的调试。 看matplotlib官方提供的图绘说明: Figure是“画布”,画图的第一件事,就是创建一个画布figure,加各种元素 axes是“坐标系”,这个命名不太准确,不仅是坐标轴的复数,它应该是物理中“坐标系”的概念,或工程制图中“图纸”的概念,它保证了你在图中画多个物体,这多个物...
在matplotlib的架构中，分为底层、高层与最高层，每层之间相互独立又相互关联，实现画图目的。最高层如seaborn、cartopy等，提供简洁易用的接口，底层如ax，则提供高度可调的接口以实现细节控制。plt对应最高层，易于上手但调整细节不便；ax.plot则为底层接口，支持更细致的调试。正确的绘图方式是使用fig, ...
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们首先创建了一个Figure对象,然后在其中添加了一个Axes对象。接着,我们在Axes对象上调用plot()函数来绘制一条线。最后,我们使用show()函数来显示图表。通过理解plt, fig和ax的用途和功能,你可以更好地使用Matplotlib...
我认为所有不先讲清楚plt. 和ax. 两种画图方式的区别的教程都是耍流氓。一上来就告诉你，plt.figure(), plt.plot(), plt.show()，这么画就对了的，都是不负责任的表现！从官网截个图 再从使用指南 User Guide 借个图。每个部分的名称指南，这样当你想修改一个部位的时候，起码知道关键...
plt.***和ax.***的区别 我认为所有不先讲清楚plt.和ax. 两种画图方式的区别的教程都是耍流氓。一上来就告诉你,plt.figure(), plt.plot()...