Python 为什么matplotlib.figure.figure的行为与matplotlib.pyplot.figure如此不同

一位程序员同事提醒我matplotlib.pyplot和Tkinter在一起表现不好的问题，如这个问题所示

我们对代码进行了更改，以防止相关问题中提到的潜在问题，具体如下：

旧的

import matplotlib.pyplot as plt
self.fig = plt.figure(figsize=(8,6))
if os.path.isfile('./UI.png'):
    image = plt.imread('./UI.png')
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout()
    im = plt.imshow(image)
# The Canvas
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master = master)
self.toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, root)
self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH,expand=YES)
self.canvas.draw()

中级（未显示UI.png）

更改后的代码不再显示“背景”图像，我一直在尝试随机操作（因为我完全不知道这两个选项之间的差异），以使图形再次显示。更改涉及从

紧密布局

切换到

设置紧密布局

，以避免出现警告，如上所述。生成的代码如下所示：

潜在修复

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
self.fig = matplotlib.figure.Figure(figsize=(8, 6))
background_image = self.fig.add_subplot(111)
if os.path.isfile('./UI.png'):
    image = matplotlib.image.imread('./UI.png')
    background_image.axis('off')
    #self.fig.tight_layout() # This throws a warning and falls back to Agg renderer, 'avoided' by using the line below this one.
    self.fig.set_tight_layout(True)
    background_image.imshow(image)
# The Canvas
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=master)
self.toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, root)
self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH, expand=YES)
self.canvas.draw()

因此，问题是，为什么我们现在需要使用子图（使用matplotlib.figure.figure），而以前不需要（使用matplotlib.pyplot）

PS：如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但是我能找到的关于这个主题的几乎所有东西似乎都使用了

matplotlib.pyplot

变体。因此，我很难为

matplotlib.figure.figure

变体找到任何好的文档。

TL；博士 因此，问题是，为什么我们现在需要使用子图（使用matplotlib.figure.figure），而以前不需要（使用matplotlib.pyplot）

子地块

创建一个

轴

对象。您以前确实有一个，但是

pyplot

API将它“隐藏”在封面下，因此您没有意识到它。您现在正试图直接使用对象，因此必须自己处理它

更详细的原因 您看到这种行为的原因在于

matplotlib.pyplot

的工作方式。引用一点：

matplotlib.pyplot

是命令风格函数的集合，使matplotlib像MATLAB一样工作

matplotlib.pyplot

是有状态的，因为它跟踪当前图形和打印区域，并且打印功能指向当前轴

关键是

pyplot

是有状态的。它在某种程度上跟踪“隐藏”状态并对您隐藏对象模型。它还做一些隐含的事情。因此，如果您只需调用，例如，

plt.axis（）

，则在封面下调用，而反过来调用则会调用，因为您尚未通过

pyplot

设置图形。对于大多数调用

plt.some_function（）

，这是正确的-如果

pyplot

没有处于自身状态的图形对象，它将创建一个

因此，在中间示例中，您创建了自己的

Figure

对象-为它命名

self.fig

（我不确定您的类结构是什么，所以我不知道

self

是什么，但我猜它是您的

tk.Frame

对象或类似的东西）

笑点

pyplot

对自己一无所知。fig。因此，在中间代码中，您在

pyplot

状态下对

Figure

对象调用

imshow（）

，但在画布上显示不同的图形（

self.fig

）

问题不是您需要使用

子地块

，而是您需要更改正确的

图形

对象上的背景图像。您在潜在修复代码中使用

子批的方式可以做到这一点——尽管我建议下面的替代方法可能会使意图更清楚

如何修复
改变

plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.imshow(image)

到

关于根本原因的说明：
pyplot
API与直接使用对象
这是一种观点，但可能会有所帮助。当我需要快速地将事物原型化并希望使用一个相当标准的案例时，我倾向于使用
pyplot
接口。通常，这就足够了

只要我需要做更复杂的事情，我就开始直接使用对象模型——维护我自己命名的
图
和
轴
对象等

将两者混用是可能的，但往往令人困惑。您已经在中间解决方案中找到了这一点。所以我建议你做一个或另一个。
答案很好。使用子地块变量（正如我偶然发现的）或
fig.gca（）
（如您在修复中列出的）哪个更好？在这种情况下，我认为
gca（）
更容易阅读-我总是认为子地块让我觉得可能不止一个。然而，这实际上取决于个人偏好——两者都可以。如果在
gca（）
之后执行
print（type（ax））
，您将看到其具体类型实际上是
AxesSubplot
（轴的子类）

）-与

add\u subplot（）返回的完全相同
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.imshow(image)

self.fig.set_tight_layout(True)
ax = self.fig.gca() # You could use subplot here to get an Axes object instead
ax.axis('off')
ax.imshow(image)