浅谈matplotlib.pyplot与axes的关系

1. Matplotlib.pyplot和Axes的概念

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库之一，matplotlib试图让简单的事情变得更简单，困难的事情变得可能。它支持多种绘图方式，包括线图、散点图、柱状图等。虽然Matplotlib提供了许多不同的接口用于绘图，但其中两个最重要的接口是Matplotlib.pyplot和Axes。

matplotlib.pyplot是一个子库，集成了大量的方便函数，用于快速生成基本图形，例如绘制简单的图形、子图等。而axes是一个重要的类，它是matplotlib图表的坐标系，用于在一个图形上放置一个或多个轴。

2. 了解matplotlib.pyplot

2.1 快速生成基本图形

matplotlib.pyplot库以面向对象的方式提供了一个简单的绘图API。它使绘图变得简单，但是没有过多的细节控制。通过import pyplot，可以创建基本的图像。例如：

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1,2,3,4,5]
    y = [2,4,6,8,10]
    plt.plot(x,y)
    plt.show()

这个示例将在一个单独的图中显示一些示例数据的简单折线图。

2.2 添加文本标注和标题

为了更好地理解图形，Matplotlib支持添加文本标注和图形标题。下面是一个例子：

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1,2,3,4,5]
    y = [2,4,6,8,10]
    plt.plot(x,y)
    plt.title("A simple line")
    plt.xlabel("X-axis")
    plt.ylabel("Y-axis")
    plt.annotate('Point(3,6)',xy=(3,6),xytext=(3.5,7),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05))
    plt.show()

该示例中，通过调用title()、xlabel()和ylabel()方法，我们可以设置图形的标题、x轴和y轴的标签（注意x坐标轴的标签和y坐标轴的标签）。annotate()方法用于添加文本标注。该方法接受两个参数：文本标注文本和相应的坐标。

3. 了解matplotlib.axes

3.1 axes对象和subplot函数

在Matplotlib中，可以通过axes对象在图形中添加不同的可视元素。如果要创建一个新的axes对象，可以使用add_axes()方法。此外，subplot函数也可以用于创建多个axes对象。

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure()
    
    ax1 = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
    ax1.plot([0,1,2],[3,4,5])
    ax1.set_title("Big Axes")
    
    ax2 = fig.add_axes([0.2,0.5,0.3,0.3])
    ax2.plot([0,1,2],[3,4,5])
    ax2.set_title("Small Axes")
    
    plt.show()

在上面的例子中，我们使用add_axes()方法创建了两个不同大小的axes对象。第一个axes对象为大的，占据整个图形的80%、80%的面积。第二个axes对象为小的，占据整个图形的30%、30%的面积，并且在大的axes对象内部。

3.2 set方法设置图形属性

Matplotlib中的axes对象有许多有用的方法和属性，可以用于设置其外观。下面是一些常见的方法：

set_xlabel()和set_ylabel()：设置x轴和y轴的标签

set_xlim()和set_ylim()：设置x轴和y轴的界限

set_title()：设置标题

下面是一个示例：

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure()
    
    ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
    ax.plot([1,2,3],[1,2,3])
    ax.set_xlabel('X-axis')
    ax.set_ylabel('Y-axis')
    ax.set_xlim(0,5)
    ax.set_ylim(0,5)
    ax.set_title('Simple plot')
    
    plt.show()

在上面的示例中，我们使用set_xlabel()和set_ylabel()方法设置了x轴和y轴的标签，set_xlim()和set_ylim()方法设置图形的视野。

4. pyplot和axes对象之间的关系

pyplot扮演了一个快速和方便的绘图API，而axes对象是面向对象的接口，提供了更高的灵活性和控制。在许多情况下，当使用matplotlib.pyplot时，我们实际上是在使用axes对象。

当使用pyplot时，我们可以在图形中集成许多不同的元素，例如线条、标题、标签等。pyplot中许多函数的返回值都是一个或多个axes对象，这些对象可以用于进一步控制图形的外观。

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig, ax = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
    ax[0].plot([1,2,3],[1,2,3])
    ax[0].set_title('Plot 1')
    ax[1].scatter([1,2,3],[3,2,1])
    ax[1].set_title('Plot 2')
    
    plt.show()

上面的代码中，我们在同一个图形中绘制了两个子图。我们使用了plt.subplots()函数来获得包含这两个axes对象的图形。在这里，ax数组包含两个axes对象。我们可以使用每个axes对象的set_title方法设置标题。

5. 结论

matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了众多的绘图方式，包括线图、柱状图、散点图等。Matplotlib为绘制各种类型的图表提供了许多不同的接口，包括基于面向对象设计的matplotlib.axes和简单易用的matplotlib.pyplot。在实践中，对于大多数情况，使用pyplot是最简单的方法，但当需要更高的灵活性和控制时，可以使用axes对象。