面向对象接口

原文：https://www.studytonight.com/matplotlib/matplotlib-object-oriented-interface

在本教程中，我们将介绍 Matplotlib 中的面向对象接口。

Matplotlib 接口

Matplotlib 中有两种类型的可视化界面，如下所示:

matplotlib Interfaces

1.使用 Pyplot 接口的类似 MATLAB 的接口

只需导入matplotlib.pyplot模块，即可在 matplotlib 库中使用 pyplot 模块轻松生成地块。

  • pyplot 界面也是一个基于状态的界面。

  • 基于状态的界面的主要品质是，它允许我们在需要的时候，根据需要添加元素和/或修改绘图。

  • Pyplot 界面在语法和方法上与 MATLAB 有很多相似之处。

这个接口也有一些缺点，这就是为什么 Matplotlib 的面向对象接口开始发挥作用。当需要制作多个地块或者当我们必须制作需要大量定制的地块时，pyplot界面并不能很好地扩展。

2.Matplotlib 中的面向对象接口

为了更好地控制使用 matplotlib 创建的图，为了更好地定制图，我们使用 matplotlib 的面向对象界面。

  • 面向对象的界面可以很容易的被访问，也允许我们重用对象和 matplotlib 内部使用的这个面向对象的界面。

  • 当需要在画布上绘制多个图时，面向对象的方法有时更好。

  • 这个界面背后的 ides 是创建图形对象，然后只需要调用该对象的方法或属性。

  • 在 matplotlib 中的面向对象界面中， Pyplot 仅用于图形创建等少数功能，用户也明确创建图形、跟踪图形和轴对象。

  • 在这种情况下，用户使用 Pyplot 创建图形，在这些图形的帮助下，也可以创建一个或多个轴对象。大多数打印操作都可以使用轴对象。

matplotlib 中的图主要分为两部分:

1。图形对象:

图形对象包含一个或多个轴对象。

让我们尝试运行一些代码:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
print(type(fig))

其输出如下:

<类>

2。轴对象:

坐标轴代表图形内部的一个图

让我们尝试下面给出的 axes 对象的一些代码:

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.cos(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x,y)
ax.set_title("cos wave")# used to set the title
ax.set_xlabel('angle')# used to set label for x-axis
ax.set_ylabel('cos') #used to set label for y-axis
plt.show() # used to display the plot

上述代码中使用的功能描述:

1 .plt.figure()

该函数将创建一个图形实例，提供一个空画布。

2。图 add_axes([0，0，1，1])

add _ axes()方法需要一个由 4 个元素组成的列表对象，这些元素对应于图形的左侧、底部、宽度和高度。需要注意的是，每个数字必须介于 0 和 1 之间。

上述代码的输出如下:

总结:

在本教程中，我们已经介绍了 Matplotlib 模块的各种接口和类。