详解matplotlib中pyplot和面向对象两种绘图模式之间的关系

详解matplotlib中pyplot和面向对象两种绘图模式之间的关系

matplotlib绘图模式

matplotlib是Python进行数据可视化的重要库之一。在matplotlib中，数据可视化都是通过绘制图形来完成的，而绘制图形的方式则有两种：pyplot和面向对象两种方式。在pyplot方式下，我们可以直接调用函数来绘制出所需的图形，而在面向对象方式下，我们需要通过图形对象的属性和方法来控制图形的绘制。

pyplot和面向对象

在实际使用matplotlib中时，我们常用的是pyplot的方式绘图，它具有简单易用等特点，非常适合小规模数据的绘制。但是，当需要绘制复杂数据图形时，我们建议使用matplotlib中面向对象的方式。面向对象方式具有更高的灵活性和可控性，可以更好的控制图形的样式、布局、标注等。

pyplot和面向对象的关系

pyplot和面向对象两种绘图模式可以相互转化，即我们可以在pyplot方式下创建面向对象的图形对象。pyplot中可以创建子图，面向对象方式则可以使用figure对象来实现同样的功能。此外，pyplot中几乎所有的绘图函数都可以通过面向对象的方式进行调用，因为matplotlib中所有的图形都被称为Artists，这些Artists都拥有绘制和更新自身的方法，可以很好的集成到面向对象的设计中。

案例1：使用pyplot方式绘制曲线图

下面是使用pyplot方式绘制曲线图的代码，其中我们使用plt.plot来绘制数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()

案例2：使用面向对象方式绘制散点图和曲线图

下面是使用面向对象方式绘制散点图和曲线图的代码，其中我们使用figure对象创建子图，然后使用对应的Axes对象来绘制图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(100)
y = x**2

# 创建figure和子图
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

# 绘制散点图和曲线图
ax1.scatter(x, y, color='red')
ax2.plot(x, y, color='blue')

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，我们首先使用figure对象创建一张图像，并调用add_subplot() 方法创建了两个子图。接着，我们使用对应的Axes对象来绘制散点图和曲线图，并最终使用plt.show()方法来显示图形。

通过上述案例可以发现，pyplot和面向对象两种绘图模式之间的关系非常密切，当我们需要仅绘制简单的小图时，使用pyplot方式可以更加方便，然而当需要进行复杂、高度定制化的数据可视化时，建议使用matplotlib中的面向对象方式进行绘图。