Python Matplotlib如何读取轴参数

我来自java世界，目前正试图学习python以学习matplotlib。作为一名java程序员，下面的代码片段看起来非常奇怪

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex='all', sharey='all')
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

plt.show()

我想知道plt.show如何读取轴上设置的配置，因为我们没有向它传递任何参数。有人能解释一下这种行为是如何实现的吗

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既然@ImportanceOfBeingErnest问我，我很可能会澄清我的意图。我的问题不是pyplot如何创建图像，我的问题更多的是pyplot如何看到轴配置。约翰·兹温克（John Zwinck）在回答我的问题时尝试了正确的方向，我自己得出的结论是，这一定与全球国家有关。但只要看一下子地块的内部实现，我就会感到困惑

让我们看一下pyplot的内部实现：

def subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True,
             subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw):
    fig = figure(**fig_kw)
    axs = fig.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, sharex=sharex, sharey=sharey,
                       squeeze=squeeze, subplot_kw=subplot_kw,
                       gridspec_kw=gridspec_kw)
    return fig, axs

def subplots(self, nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False,
                 squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None):
            if isinstance(sharex, bool):
            sharex = "all" if sharex else "none"
        if isinstance(sharey, bool):
            sharey = "all" if sharey else "none"
        share_values = ["all", "row", "col", "none"]
        if sharex not in share_values:
            if isinstance(sharex, int):
                warnings.warn(
                    "sharex argument to subplots() was an integer. "
                    "Did you intend to use subplot() (without 's')?")

            raise ValueError("sharex [%s] must be one of %s" %
                             (sharex, share_values))
        if sharey not in share_values:
            raise ValueError("sharey [%s] must be one of %s" %
                             (sharey, share_values))
        if subplot_kw is None:
            subplot_kw = {}
        if gridspec_kw is None:
            gridspec_kw = {}

        if self.get_constrained_layout():
            gs = GridSpec(nrows, ncols, figure=self, **gridspec_kw)
        else:
            # this should turn constrained_layout off if we don't want it
            gs = GridSpec(nrows, ncols, figure=None, **gridspec_kw)

        # Create array to hold all axes.
        axarr = np.empty((nrows, ncols), dtype=object)
        for row in range(nrows):
            for col in range(ncols):
                shared_with = {"none": None, "all": axarr[0, 0],
                               "row": axarr[row, 0], "col": axarr[0, col]}
                subplot_kw["sharex"] = shared_with[sharex]
                subplot_kw["sharey"] = shared_with[sharey]
                axarr[row, col] = self.add_subplot(gs[row, col], **subplot_kw)

        # turn off redundant tick labeling
        if sharex in ["col", "all"]:
            # turn off all but the bottom row
            for ax in axarr[:-1, :].flat:
                ax.xaxis.set_tick_params(which='both',
                                         labelbottom=False, labeltop=False)
                ax.xaxis.offsetText.set_visible(False)
        if sharey in ["row", "all"]:
            # turn off all but the first column
            for ax in axarr[:, 1:].flat:
                ax.yaxis.set_tick_params(which='both',
                                         labelleft=False, labelright=False)
                ax.yaxis.offsetText.set_visible(False)

        if squeeze:
            # Discarding unneeded dimensions that equal 1.  If we only have one
            # subplot, just return it instead of a 1-element array.
            return axarr.item() if axarr.size == 1 else axarr.squeeze()
        else:
            # Returned axis array will be always 2-d, even if nrows=ncols=1.
            return axarr

就我所知，在这条直线中，轴被创建为一个numpy数组

axarr = np.empty((nrows, ncols), dtype=object)

但这是一个局部变量，并不表示主程序上已更改的轴的状态如何对pyplot可见。这是我真正的问题。

Matplotlib的pyplot是作为plt导入的，它是一个奇怪的、有状态的东西，旨在模拟Matlab。它实际上是一个全局变量或一组全局变量的包装器，例如plt.gca，用于获取当前轴

很多人发现它更易于使用，但这与您期望的Java带来的结果完全相反。如果您愿意，完全可以在不使用pyplot/plt的情况下使用Matplotlib，在这种情况下，对于那些来自面向对象编程背景的人来说，代码可能看起来更为传统。

首先，fig=figure**fig_kw调用pyplot.figure函数。这将在pyplot状态机中注册图形

fig是matplotlib.figure.figure实例。接下来，调用子图方法。这将基本上创建一个数组，并将其填充到matplotlib.axes.axes实例中。这些是使用self.add_子批创建的

add_子图将初始化轴并将其存储为地物的fig.axes数组的一部分

因此，总的来说，你有pyplot，它存储图形，每个图形都存储其中的轴。当调用plt.show时，它将基本上遍历所有图形并显示它们。对于每个图形，将绘制fig.轴内的所有轴。 如果您之前通过调用任何轴的方法来操纵任何轴，那么这些方法当然会被考虑在内，因为您操纵的是稍后也绘制的轴对象。

这与。也许你可以用你想知道的更具体的细节来更新这个问题。