一、Matplotlib Pyplot各种函数对比详解
import matplotlib.pyplot as plt
| 方法 | 参数 | 含义 |
|---|
| plt.plot(x,y) | x与y是长度相同的数组，分别取x与y中的同一位置的元素组成点，点与点相连成线 | 用于绘制线图和散点图 |
| plt.scatter(x,y) | x与y是长度相同的数组，分别取x与y中的同一位置的元素组成点，最终形成散点图 | 用来绘制散点图 |
| plt.bar(x,height, width=0.8) | x与height是长度相同的数组,x相当于x轴，height相当于y轴，代表柱形图的高度，width代表柱形图的宽 | 用于绘制柱形图 |
| plt.pie(x,labels=None, colors=None) | x是一个数组，lables各个饼的标签与x长度一致，colors各个饼的颜色与x长度一致 | 用于绘制饼图 |
| plt.hist(x, bins=None) | 将x按照bins箱的数量进行划分 | 用于绘制直方图 |
二、隐式与显式调用
| 隐式 | 显式 |
|---|
| 创建figure和axes | plt.figure(figsize=(8, 4)) 创建figure和axes对象 | fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) 创建一个figure对象并在其上创建一个2*2的子图，是一个axes ndarray数组，其中每一个元素都是axes对象 |
| 创建网格，并选择axes | plt.subplot(2, 2, 1) 创建一个figure和2*2的axes网格对象，并选择第一个axes | fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) 创建一个figure对象并在其上创建一个2*2的子图，每一个都是axes对象，axes[0,0]选择第一个axes对象 |
| plot scatter bar pie方法调用 | plt.plot scatter bar pie 所有的方法调用都是通过plt调用，plt默认是上一个创建的axes | 对应的每一个axes会调用自己的plot scatter bar pie函数 |
| title设置 | plt.title(‘混合使用示例’) | axes.title(‘混合使用示例’) |
| xy轴设置 | plt.xlabel(‘X轴’)/plt.ylabel(‘Y轴’) | ax.set_xlabel(‘X轴’)/ax.set_ylabel(‘Y轴’) |
| 网格线显式 | plt.grid(True) | ax.grid(True) |
| lable显式 | plt.legend() | ax.legend() |
如上所示，隐式调用的所有调用方都是plt，plt代表了上一条语句中所创建的figure或者axes，而显式调用的调用方都是每一个具体的axes对象
