Python matplotlib函数约定：子图与一个图

我对matplotlib中使用子图和单个图形时函数之间的细微差异（这就是它们的名称吗？）感到非常困惑

例如：

如果我想更改单个图形上的xlim，我会这样做：

plt.xlim（）

如果我想更改子地块图形上的xlim，我会这样做：

ax.set\u xlim（）

为什么会这样？有人能把我送到一个解释这些惯例的网站吗？ 这是一个简单的例子，因为我知道它们是不同的，以及如何不同的，但有很多我不知道，我很难弄清楚，例如：

1） 要将集合应用于子批次：

ax.collection（集合名称）

。你是如何做到这一点的

2） 要将勾号标签应用于子批：

ax.xaxis.ticklebels（勾号标签）

。你是如何做到这一点的

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对不起，这是一个很新的问题

您发现了pyplot/状态机接口和OO接口之间的差异。有关详细解释，请参阅和

有关更长的教程，请参见

mpl中的对象层也存在一些混淆：

重要课程

图

整个图形。跟踪所有子轴、少量“特殊”艺术家（标题、图形图例等）和画布。不要太担心画布，它是至关重要的，因为它是实际绘制图形以获得绘图的对象，但作为用户，它或多或少对您不可见

轴

这就是你认为的“绘图”，它是图像的区域和数据空间。它有2个或3个轴对象（x、y，有时还有z），a包含一大堆艺术家

Axis

这些是类似于数字线的对象。它们负责设置图形限制并生成记号和记号标签。它们有一个

定位器

和一个

格式化程序

，用于排序记号的位置以及如何生成标签

Artist

基本上，你在图形上看到的一切都是艺术家（甚至是

图形

，

轴

，以及

轴

对象）。这包括

Text

对象、

Line2D

对象、

collection

对象、

Patch

对象。。。（你明白了）。渲染图形时，所有艺术家都（递归地）绘制到画布上。给定的艺术家只能在一个

轴上

API层

pylab

这基本上只是一个名称空间，一大堆东西（numpy、pyplot、mlab（与matplotlib一起提供））通过

从foo import*

批量导入。这对于交互式工作非常方便，但不应使用它。这项研究的最初目标是

pyplot

这是一个状态机层，它跟踪所有打开的图形，并具有“当前图形”（

plt.gcf（）

）和“当前轴”（

plt.gca（）

）的概念。

pyplot

中的大多数函数都是非常薄的（编程生成的）包装，围绕着对OO层的调用（

plt.foo（）

->

plt.gca（）.foo（）

或

plt.gcf（）.foo（）

，具体取决于函数）。同样，这可能很方便，但很快就会变成限制/混乱/全局状态导致麻烦

面向对象层 这是实际管理艺术家创建的层（例如，

ax.plot（…）

创建一组

Line2D

对象）。对于编写脚本或任何您想要重复使用的东西，这是您应该尝试使用的层。要编写自己的绘图函数，我建议编写如下函数：

def my_plotting_fun(ax, data, data, ...):
     ax.do_stuff
     return list_of_artists_added