Python-matplotlib中的Pyplot API和面向对象 API

  • 🍅 Pyplot API(状态机模式)和面向对象 API 是两种不同的编程接口.
  • 🍅 它们的核心区别在于状态管理方式和代码组织风格。

Pyplot API(状态机模式)

  • 🍉 Pyplot 维护一个 “当前图表” 和 “当前轴” 的全局状态。
  • 🍉 每次调用plt.plot()、plt.title()等函数时,实际操作的是当前状态。
  • 🍉 状态依赖执行顺序,容易混淆。

面向对象 API 详解

  • 🍉 核心组件:
    – Figure:顶级容器,包含所有图表元素。
    – Axes:实际的绘图区域(一个 Figure 可包含多个 Axes)。
  • 🍉 所有属性修改通过对象方法实现(如ax.set_xlim())。
  • 🍉 优势:
    – 清晰的层次结构,适合复杂图表。
    – 多线程环境安全(每个线程可操作独立的 Axes)

二者差别

核心区别

特性Pyplot API(状态机模式)面向对象 API
状态管理自动维护 “当前图表” 和 “当前轴”(全局状态)显式创建和管理Figure与Axes对象
调用方式通过plt模块直接调用函数(如plt.plot())通过对象方法调用(如ax.plot())
代码风格命令式(类似 MATLAB)面向对象(更 Pythonic)
多图 / 子图处理需要依赖索引或手动切换当前轴每个Axes独立操作,无需全局状态
灵活性低(适合快速绘图)高(适合复杂图表定制)
代码可读性简单脚本更简洁大型项目更清晰

方法命名差异

特性Pyplot API(状态机模式)面向对象 API
设置标题plt.title(‘Title’)ax.set_title(‘Title’)
设置 X 轴标签plt.xlabel(‘X’)ax.set_xlabel(‘X’)
设置 X 轴范围plt.xlim(0, 10)ax.set_xlim(0, 10)
设置线条颜色plt.plot(…, color=‘red’)ax.plot(…, color=‘red’)

注意事项

  • 🍍 避免在同一代码中混用两种风格。
  • 🍍 如果必须混用,优先通过plt.gca()获取当前 Axes 再调用对象方法。
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3])
ax = plt.gca()  # 获取当前Axes
ax.set_title('Title')  # 使用面向对象API修改属性
plt.show()

在这里插入图片描述

差别举例

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(1, 2, 1)  # 切换到第一个子图
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Subplot 1')

plt.subplot(1, 2, 2)  # 切换到第二个子图
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
plt.title('Subplot 2')
plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)  # 创建包含两个Axes的Figure
ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax1.set_title('Subplot 1')

ax2.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
ax2.set_title('Subplot 2')
fig.tight_layout()  # 注意:布局方法作用于Figure
plt.show()
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