为什么matplotlib.figure.Figure的行为与matplotlib.pyplot.figure如此不同？

Question

一个程序员向我报告了一个问题，即matplotlib.pyplot和Tkinter不能很好地配合使用，就像这个问题所示Tkinter/Matplotlib backend conflict causes infinite mainloop 为预防潜在问题，我们更改了代码，如下所示:

旧版本

import matplotlib.pyplot as plt
self.fig = plt.figure(figsize=(8,6))
if os.path.isfile('./UI.png'):
    image = plt.imread('./UI.png')
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout()
    im = plt.imshow(image)
# The Canvas
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master = master)
self.toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, root)
self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH,expand=YES)
self.canvas.draw()

中级（UI.png未显示）

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
self.fig = matplotlib.figure.Figure(figsize=(8, 6))
if os.path.isfile('./UI.png'):
    image = matplotlib.image.imread('./UI.png')
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout()
    plt.imshow(image)
# The Canvas
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=master)
self.toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, root)
self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH, expand=YES)
self.canvas.draw()

修改代码后，'background'图片不再显示，我一直在尝试一些随机的方法（因为我很迷失于两个选项之间的差异），以便再次显示该图。修改涉及从tight_layout转换到set_tight_layout，以避免警告，如https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/1852所述。最终的代码如下:

潜在解决方案

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
self.fig = matplotlib.figure.Figure(figsize=(8, 6))
background_image = self.fig.add_subplot(111)
if os.path.isfile('./UI.png'):
    image = matplotlib.image.imread('./UI.png')
    background_image.axis('off')
    #self.fig.tight_layout() # This throws a warning and falls back to Agg renderer, 'avoided' by using the line below this one.
    self.fig.set_tight_layout(True)
    background_image.imshow(image)
# The Canvas
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=master)
self.toolbar = NavigationToolbar2TkAgg(self.canvas, root)
self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH, expand=YES)
self.canvas.draw()

因此，问题是，为什么我们现在需要使用一个子图（使用matplotlib.figure.Figure）而之前没有（使用matplotlib.pyplot）？

PS：如果这个问题很傻，请原谅，但几乎我能找到的所有关于这个主题的东西似乎都使用matplotlib.pyplot变量。因此，我很难找到任何关于matplotlib.figure.Figure变量的好的文档。

- Bas Jansen

Answer 1

简而言之

问题是，为什么我们现在需要使用一个subplot（使用matplotlib.figure.Figure），而以前我们不需要（使用matplotlib.pyplot）？

subplot创建了一个Axes对象。 以前你已经有了一个，但是pyplot API将其隐藏在封面下，所以你没有意识到它。 现在你正在尝试直接使用对象，因此必须自己处理。

更详细的原因

您看到这种行为的原因是由于matplotlib.pyplot的工作方式。 引用教程中的一句话：

matplotlib.pyplot是一组命令样式函数，使matplotlib像MATLAB一样工作.... matplotlib.pyplot是有状态的，因为它跟踪当前图和绘图区域，并且绘图函数被定向到当前轴

关键部分是pyplot是有状态的。 它在“封面下”跟踪状态并在某种程度上隐藏对象模型。 它还做一些隐含的事情。 因此-如果您只是调用例如plt.axis()，在封面下pyplot调用plt.gca()，然后调用gcf()，该函数将返回一个新图，因为您还没有通过pyplot设置图。 对于大多数对plt.some_function()的调用都是如此-如果pyplot在自己的状态中没有图形对象，则会创建一个。

因此，在您的中间示例中，您已经创建了自己的Figure对象-给它起了一个名字self.fig（我不确定您的类结构是什么，所以我不知道self是什么，但我猜测它是您的tk.Frame对象或类似的东西）。

重点

"pyplot不知道self.fig是什么。因此，在你的中间代码中，你在pyplot状态下调用Figure对象中的imshow()，但在你的画布上显示了另一个图像（self.fig）。

问题不在于你需要使用subplot，而是你需要在正确的Figure对象上更改背景图像。你在潜在的修复代码中使用subplot的方式就可以做到这一点，尽管我建议下面的替代方案可能会使意图更加清晰。

如何修复：

更改"

plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.imshow(image)

to

self.fig.set_tight_layout(True)
ax = self.fig.gca() # You could use subplot here to get an Axes object instead
ax.axis('off')
ax.imshow(image)

关于根本原因的注释: pyplot API与直接使用对象的区别

这是我的一些意见，但可能有所帮助。当我需要快速创建原型并想要使用其中一个相当标准的情况时，我倾向于使用pyplot接口。通常，那就足够了。

一旦我需要做更复杂的事情，我就开始直接使用对象模型 - 维护自己命名的Figure和Axes对象等。

混合两者是可能的，但经常令人困惑。你在中间解决方案中发现了这一点。所以我建议只使用其中之一。

- J Richard Snape

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很棒的答案。你认为哪个更好，使用subplot变量（就像我偶然发现的那样）还是fig.gca()（就像你在修复中列出的那样）？ - Bas Jansen

在这种情况下，我认为gca()更清晰易读 - 我总是认为subplot可能会有多个。但是，这确实取决于个人喜好 - 两者都可以。如果你在gca()之后执行print(type(ax))，你会看到它的具体类型实际上是AxesSubplot（Axes的子类） - 与add_subplot()返回的完全相同。 - J Richard Snape