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• 🍅 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 pltplt.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()

差别举例

import matplotlib.pyplot as pltplt.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()

import matplotlib.pyplot as pltfig, (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()