matplotlib包中，ax.set_title和plt.title是否等价？

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. x=[1,2,3,4,5]
   
3. y=[3,6,7,9,2]
   
4. 
   
5. fig,ax=plt.subplots(1,1)
   
6. ax.plot(x,y,label='trend')
   
7. ax.set_title('title test',fontsize=12,color='r') #r: red
   
8. plt.show()

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第二种：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. x=[1,2,3,4,5]
   
3. y=[3,6,7,9,2]
   
4. fig,ax=plt.subplots(1,1)
   
5. ax.plot(x,y,label='trend')
   
6. plt.title('title test',fontsize=12,color='r') #r: red
   
7. plt.show()

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请问二者是否等价？如果等价，是什么原因？

请楼主先搞清楚Python和matplotlib(mpl)的主要两种编程范式:函数式编程和对象式编程，这里我不展开讲。通常的说，plt.XX之类的是函数式绘图，通过将数据参数传入plt类的静态方法中并调用方法，从而绘图。fig,ax=plt.subplots()是对象式编程，这里plt.subplots()是返回一个元组，包含了figure对象(控制总体图形大小)和axes对象(控制绘图，坐标之类的)。进行对象式绘图，首先是要通过plt.subplots()将figure类和axes类实例化也就是代码中的fig,ax，然后通过fig调整整体图片大小，通过ax绘制图形，设置坐标等等。
函数式绘图最大的好处就是直观(我不觉得简单)，即使没多少基础，也能一眼看出来，但如果绘制稍微复杂的图像，或者过子图操作，就不如对象式绘图了。
回到楼主的代码，ax.set_title()是给ax这个子图设置标题，当子图存在多个的时候，可以通过ax设置不同的标题

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. x=[1,2,3,4,5]
   
3. y=[3,6,7,9,2]
   
4. # 实例化两个子图(1,2)表示1行2列
   
5. fig,ax=plt.subplots(1,2)
   
6. ax[0].plot(x,y,label='trend')
   
7. ax[1].plot(x,y,color='cyan')
   
8. ax[0].set_title('title 1')
   
9. ax[1].set_title('title 2')

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如果仅仅是调用plt.title()给多个子图上标题，就比较麻烦了

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. x=[1,2,3,4,5]
   
3. y=[3,6,7,9,2]
   
4. # fig,ax=plt.subplots(1,2)
   
5. plt.figure(1)
   
6. plt.subplot(121)# 12表示子图分布:一行2列；最后一个1表示第1个子图，从左往右
   
7. plt.plot(x,y,label='trend')
   
8. plt.title('title 1',fontsize=12,color='r') #r: red
   
9. plt.subplot(122)#第二个子图
   
10. plt.plot(x,y,c='cyan')
    
11. plt.title('title 2')

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很明显，同样是绘制两个子图函数式方法就比对象式方法要麻烦很多。


如果只是绘制一个图片的话，plt.title()和ax.set_title()没什么区别，只是编程范式不同。

最后，我也看了楼主平时的提问，还是建议楼主先把Python的基础语法学扎实些，再细分到具体领域。像面向对象，函数式编程这些Python的基础语法都有的。
PS. 觉得回答可以就赏个币吧

zhuming1992 发表于 2019-1-5 12:30
请楼主先搞清楚Python和matplotlib(mpl)的主要两种编程范式:函数式编程和对象式编程，这里我不展开讲。通常 ...

多谢前辈指点！