Jupyter plt和ax的区别

在Jupyter Notebook中，`plt`通常是指`matplotlib.pyplot`库的简称，这是一个用于数据可视化的工具包，它提供了一系列方便的函数和方法来创建各种图表。而`ax`在matplotlib中代表“Axes”，它是图形中的一个重要组成部分，类似于绘图区域或者工作区。

当你调用`plt.figure()`创建一个新的画布时，你会得到一个`Figure`对象，然后你可以通过`fig.add_subplot()`或者直接写`plt.subplot()`来添加一个或多个子图(`Axes`)到这个画布上，每个子图就是`ax`的对象。每个`ax`都有自己的坐标系统，可以独立设置标题、坐标轴标签、绘制数据等操作。

简单来说，`plt`是一个功能集合，`ax`则是操作的具体实例。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建新画布
fig = plt.figure()

# 添加子图并赋值给ax
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # 2行1列的第一个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)  # 第二个子图

# 在ax1和ax2上分别绘制内容
ax1.plot([1, 2, 3])
ax2.hist([4, 5, 6])

相关问题

jupyter notebook用plt.show生成有两幅图如何保存在一起

你可以使用`subplots`方法在一个figure中创建多个子图，然后将两个图分别绘制在不同的子图上。最后通过`savefig`方法将整个figure保存为一个文件。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个figure和两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

# 绘制第一个图
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sin(x)')

# 绘制第二个图
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = x ** 2
ax2.plot(x, y)
ax2.set_title('x^2')

# 调整子图之间的距离
fig.subplots_adjust(wspace=0.5)

# 保存figure
fig.savefig('two_plots.png')

这个代码将会生成一个名为`two_plots.png`的文件，其中包含了两个图像。

jupyter中的plt网页中没有网格，保存的jpg格式带有网格

这可能是因为在 plt 绘图时，您使用了 `plt.grid(True)` 命令来添加网格线，但是保存成 jpg 格式时，网格线不会被保存。

您可以尝试在保存图像之前，使用 `plt.savefig()` 命令来保存图像，并且在 `savefig()` 函数中设置是否保存网格线。例如，如果您想要保存带有网格线的图像，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
# 绘制图像
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 添加网格线
ax.grid(True)

# 保存带有网格线的图像
plt.savefig('my_plot.jpg', dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1, transparent=True)

在 `savefig()` 函数中，将 `transparent=True` 用于保存带有透明度的图像。您还可以使用其他参数来设置图像的 DPI、边界框和填充等属性。