【Python画图】Matplotlib中fig、ax、plt的区别及其用法（入门）

• 1. fig、ax、plt三者的基本概念
• 2. fig方法的层级
• 3. 案例
• • 3.1 fig和ax方法（面向对象）
  • 3.2 plt方法
• 4. 总结
• 参考资料

• fig
  • Figure，就是图的外框，也叫画布，可以包括1-无穷个内框Axes
• ax
  • Axes，就是图的内框，里面可以画各种图，最常见的就是二维的统计图或者折线图，也可以画三维图xyz和极坐标图theta-r
  • Axis，就是坐标轴
• plt
  • Pyplot为底层面向对象的绘图库提供状态机接口。状态机隐式自动创建图形和轴，以实现所需的绘图。
  • 一般我们在代码的前几行会写

  import matplotlib.pyplot as plt
  

  这行代码的意思就是把导入的库缩写（重命名）为plt，这样做的好处就是在之后写代码的时候可以直接使用这个缩写，节省时间。

综上可知，一般画图的时候，fig和ax会一起用到，因为他们是具有层级关系的；

但是plt不会和前者一起用到，plt就是一整张画布，它甚至不需要这些组件，想添加什么，直接写就写了，但是用plt画图，在修改细节的时候不太友好，plt的语法更像是MATLAB的语法

如下图所示，一张图中有多个层级和元素（artist），对于这种画图方法，也称之为面向对象的方法。

图源：Matplotlib官方手册 https://matplotlib.org/1.5.1/faq/usage_faq.html#parts-of-a-figure

整个图（外部红色框）；里面包括一个子图，子图有一组坐标Axes，且是平面坐标系，所以有两个Axis。当然，我说的并不完整，但是本文仅是入门，只要理解图的简单构成就行。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()  # Create a figure containing a single axes.
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  # Plot some data on the axes.

可以看到，创建了一个figure--fig，里面包括一个axex--ax，这就是fig和ax面对对象的简单用法。

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  # Plot some data on the axes.

以上只是最简陋的**fig面向对象的画图方式和plt直接画图方式**的对比及其代码代码。
matplotlib是一个非常强大的库，下图是2中方法的对比。

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