这篇文章主要介绍了Matplotlib中plt和ax指的是什么意思，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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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，我相信您应该知道这个别名。

 import matplotlib.pyplot as plt

然后，回到我们的主题。为了演示，让我们画一个简单的图表。

 import numpy as npplt.plot(np.random.rand(20)) plt.title('test title') plt.show()

如上面标注的截图所示，当我们使用plt:

1. 将生成一个figure对象(以绿色显示)

2. Axes对象是通过绘制的折线图(红色显示)隐式生成的

3. 图中的所有元素(如x和y轴)都在Axes对象中呈现(蓝色显示)

这也就表示:

• figure就像一张纸，你可以画任何你想画的东西

• 我们必须在“单元格”中绘制图表，在此处，Axes是坐标轴

• 如果我们只画一个图形，我们不需要先画一个“单元格”，只要在纸上画就可以了。我们可以使用plt.plot(…)

显式绘制“单元格”

当然，我们可以在“纸”上显式地绘制一个“单元格”，以告诉Matplotlib我们将在这个单元格中绘制一个图表。然后，我们有以下代码。

 fig, ax = plt.subplots() 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 n_cols = 2fig, axes = plt.subplots(n_rows, n_cols) for row_num in range(n_rows):     for col_num in range(n_cols):         ax = axes[row_num][col_num]         ax.plot(np.random.rand(20))         ax.set_title(f'Plot ({row_num+1}, {col_num+1})')fig.suptitle('Main title') fig.tight_layout() plt.show()

在这个代码片段中，我们首先声明了要“绘制”的行和列的数量。2×2表示我们要画4个单元格。

然后，在每个单元格中，我们绘制一个随机的折线图，并根据其行号和列号分配一个标题。请注意，我们使用的是axis实例。

在此之后，我们在“paper”上定义一个“Main title”，即Figure实例。所以，我们有这个超级标题，它不属于任何“单元格”，但在幕布上。

最后，在调用show()方法之前，我们需要要求Figure实例通过调用它的tight_layout()方法自动在单元格之间提供足够的填充。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Matplotlib中plt和ax指的是什么意思”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

标题名称：Matplotlib中plt和ax指的是什么意思
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