plt.subplots()和plt.figure()之间的区别

Question

在python matplotlib中，有两种用于绘制绘图的约定：

1.再分配

plt.figure(1,figsize=(400,8))

2.再分配

fig,ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(400,8)

两者都有不同的方式来做同样的事情。例如定义轴标签。

哪一种更适合使用？一个相对于另一个有什么优势？或者使用matplotlib绘制图形的“良好实践”是什么？

Answer 1

尽管@tacaswell已经对关键的区别作了简短的评论。我只会根据我自己在matplotlib方面的经验来补充这个问题。

plt.figure只创建一个Figure (但其中没有Axes )，这意味着您必须指定ax来放置数据(行、散点、图像)。最低限度代码应该如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create a figure
fig = plt.figure(figsize=(7.2, 7.2))
# generate ax1
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.5, 0.5])
# generate ax2, make it red to distinguish
ax2 = fig.add_axes([0.6, 0.6, 0.3, 0.3], fc='red')
# add data
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 20)
y = np.sin(x)
ax1.plot(x, y)
ax2.scatter(x, y)

在plt.subplots(nrows=, ncols=)的例子中，您将得到Figure和一个Axes(AxesSubplot)数组。它主要用于同时生成多个子样地。一些示例代码：

def display_axes(axes):
    for i, ax in enumerate(axes.ravel()):
        ax.text(0.5, 0.5, s='ax{}'.format(i+1), transform=ax.transAxes)

# create figures and (2x2) axes array
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7.2, 7.2))
# four (2*2=4) axes
ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel()
# for illustration purpose
display_axes(axes)

摘要：

• 当您想要对您的轴进行更多的自定义时，通常使用plt.figure()，如位置、大小、颜色等。有关更多细节，您可以查看艺术家教程。(我个人更喜欢这个作为个人情节)。
• 建议使用plt.subplots()生成网格中的多个子图。您还可以使用“网格规范”和“子图”获得更高的灵活性，请参见详细信息这里。