matplotlib.pyplot 和 matplotlib.figure 有什么区别？

Question

我刚刚开始接触 matplotlib。

我看到一些使用

matplotlib.pyplot

的示例，但是当将 matplotlib 与 wxpython 集成时，我经常看到

matplotlib.figure

像

from matplotlib.figure import Figure

...

vboxFigure = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
self.figure = Figure()
self.axes = self.figure.add_subplot(111)

t = [1,2,3,4,5]
s = [0,0,0,0,0]

self.axes.plot(t,s, 'b-')
self.canvas = FigureCanvas(panel, -1, self.figure)

vboxFigure.Add(self.canvas, 1, wx.LEFT | wx.TOP | wx.EXPAND)
hbox.Add(vboxFigure, 1, flag=wx.EXPAND)

使用

matplotlib.figure

和

matplotlib.pyplot

绘图有什么区别？

matplotlib.pyplot

可以用于构建wx应用程序吗？

Answer 1

使用

matplotlib.pyplot

和

matplotlib.figure.Figure

之间的主要区别在于创建绘图和管理图形对象的方法。

这是一个比较：

使用

matplotlib.pyplot

：

import matplotlib.pyplot as plt

# Create some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# Plot the data using pyplot
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.title('Title')
plt.show()

使用

matplotlib.figure.Figure

：

import wx
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self):
        super().__init__(None, title='Matplotlib with wxPython', size=(400, 300))
        
        panel = wx.Panel(self)
        
        vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        self.figure = Figure()
        self.axes = self.figure.add_subplot(111)
        self.axes.set_xlabel('X Label')
        self.axes.set_ylabel('Y Label')
        self.axes.set_title('Title')
        
        # Plot the data using Figure and Axes objects
        x = [1, 2, 3, 4, 5]
        y = [1, 4, 9, 16, 25]
        self.axes.plot(x, y)
        
        self.canvas = FigureCanvas(panel, -1, self.figure)
        vbox.Add(self.canvas, 1, wx.LEFT | wx.TOP | wx.EXPAND)
        
        panel.SetSizer(vbox)
        self.Layout()

if __name__ == '__main__':
    app = wx.App()
    frame = MyFrame()
    frame.Show()
    app.MainLoop()

在第一个示例中，

matplotlib.pyplot

用于直接调用

plt.plot()

、

plt.xlabel()

、

plt.ylabel()

等函数来创建绘图。这种方法更简单、更简洁，适合交互式绘图和快速编写脚本。

在第二个示例中，

matplotlib.figure.Figure

与wxPython一起使用，将绘图嵌入到wxPython应用程序中。在这里，图形和轴对象是显式创建和操作的，在 GUI 中提供了对图形外观和行为的更多控制和自定义。我希望这有所帮助 - 我个人建议您使用

matplotlib.pyplot

以获得更轻松的体验。