问matplotlib Axes.plot() vs pyplot.plot()

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对于绘制一幅图，最佳实践可能是

fig = plt.figure()
plt.plot(data)
fig.show()

现在，让我们来看看问题中的3个例子，并解释它们所做的事情。

1. 获取当前图形和轴(如果不存在，它将创建一个新的)并绘制到它们中。 line =plt.plot(数据)
2. 在您的例子中，这种行为与以前一样，都是显式地声明绘图的轴。 ax = plt.axes() line =ax.plot(数据)

如果您想要绘制成多个轴(可能是一个图)，这种使用ax.plot(...)的方法是必须的。例如，当使用子图时。

1. 显式地创建新的图形--您将不会向前一个图形添加任何内容。显式创建一个具有给定矩形形状的新轴，其馀部分与2相同。 图= plt.figure() ax =fig.add_axes(0，0，1) line = ax.plot(data)

使用figure.add_axes可能存在的问题是，它可能向图形中添加一个新的axes对象，这将覆盖第一个对象(或其他对象)。如果请求的大小与现有大小不匹配，则会发生这种情况。

基本上没有区别。plt.plot将在某个时候(在确保有一个图形和一个轴可用于绘图之后)从该axes实例调用plot函数。

因此，主要的区别就在于用户的身边：

• 您想要使用类似Matlab的状态机方法吗?它可以为简单的绘图任务节省一些代码行吗？然后使用pyplot。
• 您是否想要完全控制使用更仿生的面向对象方法进行绘图？然后明确地使用像轴这样的对象。

您可能需要阅读matplotlib 使用指南。

Pyplot的绘图方法可以应用于Pyplot根(pyplot.plot())或轴对象(axes.plot())。

直接在Pyplot库(pyplot.plot())上调用绘图函数将创建一个默认的子图(图和轴)。在axes对象(axes.plot())上调用它要求您已经创建了自己的axes对象，并将图形放到自定义的绘图空间中。

虽然pyplot.plot()易于使用，但是如果您创建一个axes对象axes.plot()，您可以更好地控制您的空间(并且能够更好地理解与其他库的交互)。

Axes.plot()返回一个axes对象。每个axes对象都有一个父图形对象。axes对象包含绘图方法以及大多数自定义选项，而图对象存储所有图形级属性，并允许绘图作为图像输出。

如果您使用pyplot.plot()方法并希望开始自定义您的轴，您可以找到它通过调用pyplot.gca()来“获取当前轴”而创建的默认轴对象的名称。