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pyplot和pylab有什么区别?

杨雨欣         优草派

Pyplot和Pylab是Python中一些经常被使用的绘图工具。它们对于数据可视化工作来说是非常重要的,许多数据分析师使用它们来创建各种各样的图表和图形。尽管它们有很多相似之处,但它们之间有一些明显的区别。在本文中,我们将从不同的角度探讨这些区别,并比较它们的优缺点。

一:Pyplot与Pylab的定义

pyplot和pylab有什么区别?

1.Pyplot: matplotlib.pyplot是matplotlib中最常用的子库之一。它提供了一些用于绘制图形,创建图表,设置轴标签等的函数。

2.Pylab: pylab是Matplotlib中的一个模块,它其实是一个包含numpy,pyplot等的工具集,它与matplotlib.pyplot紧密地集成在一起。Pylab是一个允许你在一个交互式的Python环境中使用Matplotlib的组合模块。

二:安装依赖

Pyplot和Pylab的安装依赖也不相同。Pyplot只需安装matplotlib库而Pylab需要安装numpy。Numpy是基于Python的科学计算包,是Pyplot和Pylab的基础。如果你的系统上没有安装Numpy包,Pylab将不能正常工作。

三:使用方式的区别

pyplot是matplotlib中最基础的模块, 它提供了 各种常用的图形绘制功能。而pylab中包含了numpy中的矩阵计算相关模块和pyplot中的绘图模块等,这样,如果你想要加载一张图片或者将数据作为矩阵处理, 可以使用pylab模块提供的接口,而当你需要画曲线图或者散点图等,你只需要调用pyplot接口就可以了。

pyplot相比较pylab,它可以单独的被使用,并且它更加简单和直接,因为pylab中包含了大量的重复和重叠的功能,这使得它们在一些场合被使用会出问题。此外,pyplot的绘图函数提供了很多灵活的自定义选项,而Pylab比较注重与Arduino单片机通讯,通常使用于电子工程技术路线中的建模模块,比如PID调节等。

四:使用场景的区别

1.Pyplot的使用场景: Pyplot是一个可靠的工具,适用于数据可视化。如果你需要在Jupyter Notebook或IPython上进行数据分析和数据可视化交互式工具的开发,pyplot是一个很好的选择。

2.Pylab的使用场景: Pylab在科学计算领域有着重要的的作用,特别是在数据预处理方面。它可以处理二维数组的输入数据,处理Sage Computer Algebra System所提供的符号计算功能及其图形化展示,能够支持复杂图形绘制和可视化。

五:优缺点比较

1. Pyplot:

优点:易于学习,简单,直接,可以独立调用。

缺点:灵活性较差,支持的图形种类不够丰富。

2. Pylab:

优点:提供了更丰富,更全面的图形种类,强大的数组处理功能。

缺点:学习曲线比较陡峭,并且与其他模块集成性较低,容易出现冲突。

六:总结

通过上述分析,我们可以归纳出一些结论。Pyplot与Pylab在一些情况下可以相互替换使用,但在某些情况下,一个比另一个更适合。总的来说,pyplot相对于pylab而言具有更佳的灵活性和独立性,并且易于学习和使用。而Pylab则在科学计算领域有着广泛的应用,尤其擅长于处理二维数组的输入数据和可视化呈现。因此,在使用matplotlib之前,最好根据具体需求选择最佳的绘图工具。

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