【机器学习】绘图中使用plt(图像全局)和axes对象(局部子图)的区别
使用 axes对象 和 plt 的区别主要体现在图形绘制的灵活性和控制能力上。下面是详细的对比：
1. plt（Matplotlib 的 pyplot 模块）
- 全局状态:
plt函数使用的是 Matplotlib 的全局状态，通常只会影响当前活动的图形。这可能会导致在多个图形或子图时出现混淆。 - 简单易用: 对于快速绘图或简单图形，
plt是一种方便的选择，使用起来简单直观。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.scatter(x, y)
plt.title("Title")
plt.show()2. ax（Axes 对象）
- 局部状态:
ax是一个特定的子图对象，使用它可以在特定的图表区域上绘制。每个ax可以独立控制，因此在复杂图形中更具灵活性。 - 更精细的控制: 使用
ax可以更容易地自定义每个子图的属性，如标题、标签、范围等，尤其是在绘制多个子图时。
fig, ax = plt.subplots(2,2)
# 创建一个图形和一个子图，图形被分为四块
ax[1,0].scatter(x, y) # 在特定的子图上绘制
ax[1,0].set_title("Title") # 设置子图的标题
plt.show()3. 选择使用场景
- 简单绘图: 如果只需要绘制单个图形，使用
plt会更加简单快速。 - 多个子图: 如果需要在同一图形中绘制多个子图，建议使用
ax，这样可以避免全局状态带来的混淆，且代码更加清晰可读。
4. 小结
- 使用
plt更适合快速、简单的绘图任务，而使用ax更适合复杂的绘图需求，特别是当涉及多个子图时。通过使用ax，你可以实现更高的灵活性和更好的代码组织。