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

Question

一位程序员同事提醒我注意一个问题，即 matplotlib.pyplot 和 Tkinter 不能很好地协同工作，正如这个问题所证明的那样 Tkinter/Matplotlib backend conflict causes infinite mainloop

我们更改了代码以防止链接问题中提到的潜在问题，如下所示：

旧

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()

更改后的代码不再显示“背景”图像，我一直在尝试随机的东西（因为我对这两个选项之间的差异感到很迷茫）以再次显示图形。更改涉及从tight_layout 切换到set_tight_layout 以避免警告，如https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/1852 所述。结果代码如下：

可能的修复

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子图（使用 matplotlib.figure.Figure）而之前不需要（使用 matplotlib.pyplot）？

PS：如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我能找到的关于这个主题的几乎所有东西似乎都使用了matplotlib.pyplot 变体。因此，我很难为 matplotlib.figure.Figure 变体找到任何好的文档。

Answer 1

TL;DR

因此问题是，为什么我们现在需要使用子图（使用 matplotlib.figure.Figure）而之前不需要（使用 matplotlib.pyplot）？

subplot 创建一个 Axes 对象。您之前确实有一个，但是pyplot API 将它“隐藏”在了被子下，所以您没有意识到它。您现在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matplotlib.pyplot 的工作原理。引用the tutorial一点：

matplotlib.pyplot 是使 matplotlib 像 MATLAB 一样工作的命令样式函数的集合......matplotlib.pyplot 是有状态的，因为它跟踪当前图形和绘图区域，并且绘图函数被定向到当前坐标区

关键是pyplot 是有状态的。它“在幕后”跟踪状态并在某种程度上对您隐藏对象模型。它还做了一些隐含的事情。所以 - 如果你只是简单地打电话，例如，plt.axis()，在 pyplot calls plt.gca() 和 calls gcf() 后面会 return a new figure，因为你还没有通过 pyplot 设置一个数字。大多数对plt.some_function() 的调用都是如此 - 如果pyplot 还没有一个图形对象处于它自己的状态，它会创建一个。

因此，在您的中间示例中，您创建了自己的 Figure 对象 - 将其命名为 self.fig（我不确定您的类结构是什么，所以我不知道 self 是什么是，但我猜这是你的 tk.Frame 对象或类似的东西）。

妙语

pyplot 对self.fig一无所知。因此，在您的中间代码中，您在 pyplot 状态下对 Figure 对象调用 imshow()，但在画布上显示不同的图形 (self.fig)。

问题不在于您需要像这样使用subplot，而在于您需要更改正确Figure 对象上的背景图像。您在潜在修复代码中使用 subplot 的方式可以做到这一点 - 尽管我建议下面的替代方案可能会使意图更清晰。

如何解决

改变

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

到

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)

关于根本原因的说明：pyplot API 与直接使用对象

这有点意见，但可能会有所帮助。当我需要快速制作原型并希望使用其中一种相当标准的案例时，我倾向于使用pyplot 接口。通常，这就足够了。

只要我需要做更复杂的事情，我就开始直接使用对象模型——维护我自己命名的Figure和Axes对象等。

将两者混合是可能的，但常常令人困惑。您已经在中间解决方案中找到了这一点。所以我建议做一个或另一个。