极客笔记matplotlib axes 和axes.axes的区别
在使用matplotlib绘制图形时，经常会涉及到两个重要的概念：axes 和 axes.axes。虽然它们在表面上看起来很相似，但实际上有一些重要的区别。本文将详细讨论这两者的区别，包括它们的作用、属性和用法。
1. axes
在matplotlib中，axes指的是坐标轴。在绘图中，我们通常会创建一个fig对象，然后在fig对象上创建一个或多个axes对象，用于绘制图形。一个axes对象通常包括x轴、y轴、标题和数据区域。
axes对象是绘图的基础，我们可以在axes对象上添加各种元素，如曲线、散点、图例等。axes对象是matplotlib绘图的核心，通过对axes对象的各种操作，我们可以实现各种图形的定制和展示。
下面是一个简单的示例，演示如何创建一个包含曲线图和散点图的axes对象：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个fig对象和一个axes对象
fig, ax = plt.subplots()
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 在axes对象上绘制曲线图和散点图
ax.plot(x, y, label='sin(x)')
ax.scatter(x, y, label='data points')
# 添加标题和图例
ax.set_title('Example Plot')
ax.legend()
# 显示图形
plt.show()
上述代码中，我们首先创建了一个fig对象和一个axes对象，然后在axes对象上绘制了曲线图和散点图，并添加了标题和图例。最后调用plt.show()方法显示图形。
2. axes.axes
在matplotlib中，axes.axes是axes的一个子类对象，代表了整个图形的坐标系。每个axes对象其实都包含一个axes.axes对象。在axes.axes对象中，包含了axes对象的各种属性和方法。
axes.axes对象是一个更加底层的对象，通常情况下我们不会直接操作它，而是通过axes对象来完成图形的绘制和定制。在matplotlib中，axes.axes对象很少直接涉及到，大部分情况下我们更多地操作的是axes对象。
下面是一个示例代码，展示如何获取axes.axes对象：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个fig对象和一个axes对象
fig, ax = plt.subplots()
# 获取axes.axes对象
ax_axes = ax.axes
print(type(ax_axes))
运行上述代码后，我们可以看到输出为<class 'matplotlib.axes._axes.Axes'>，即axes.axes对象的类型。这表明我们通过ax.axes方法获取到了axes.axes对象。
3. 区别
总结一下，matplotlib中的axes 和 axes.axes的主要区别在于以下几点：
- axes是我们常用的绘图对象，用于绘制图形、设置坐标轴和添加元素等。而axes.axes是axes对象的一个子类对象，用于表示整个图形的坐标系。
- 我们通常会直接操作axes对象来完成图形的绘制，而很少直接操作axes.axes对象。
- 在实际使用中，我们更多地使用axes对象来完成图形的绘制和定制，而axes.axes对象通常是在matplotlib内部使用的。
综上所述，matplotlib中的axes 和 axes.axes虽然在名称上有所类似，但实际上在使用方式和用途上有一些重要的区别。熟练掌握这两者的区别，可以更好地理解和使用matplotlib来绘制图形。