فهم تسلسل رسم البيانات في matplotlib

عندما تقوم برسم الرسوم البيانية في مكتبة matplotlib في Python، فإنك تتعامل في الواقع مع ثلاث مفاهيم رئيسية هي الـ plot والـ axes والـ figure. هنا تفاصيل حول كل منها:

1. الـ Plot:
   الـ Plot هو الجزء الفعلي الذي يحتوي على البيانات المرسومة. عندما تستخدم plt.plot()، فإنك تنشئ ببساطة رسما بيانيا على الرسم البياني الحالي (الذي يمكن أن يكون مرئيًا أو غير مرئي). يمكنك استخدام العديد من دوال plt.plot() لرسم مؤامرات مختلفة على نفس الشكل.

2. الـ Axes:
   الـ Axes هو المساحة التي يتم فيها رسم البيانات. يمكنك فكرتها كصفحة فارغة للرسم البياني. عند استخدام plt.subplot()، فإنك تنشئ رسمًا جديدًا على صفحة جديدة، وبما أنك لم تحدد الصفحة (figure)، فسيتم استخدام الصفحة الحالية إذا كانت موجودة، أو سيتم إنشاء واحدة جديدة.

3. الـ Figure:
   الـ Figure هو الإطار الذي يحتوي على كل الرسوم البيانية. يمكنك التفكير فيه كورقة مرسومة بالكامل تحمل الرسوم البيانية. عند استخدام plt.figure()، فإنك تنشئ إطارًا جديدًا، ويمكنك إضافة الرسوم البيانية إليه باستخدام add_subplot().

باختصار، الفرق بين هذه الطرق هو في كيفية إنشاء وتنظيم الرسوم البيانية. عندما تحتاج إلى رسم بيانات بسيطة، يمكنك استخدام plt.plot()، أما إذا كنت تحتاج إلى تخصيص أكثر للمحاور أو إضافة رسوم بيانية إضافية على نفس الإطار، فقد تفضل استخدام الـ Axes والـ Figure.

بالتأكيد، إليك بعض المعلومات الإضافية عن كل من الـ Plot والـ Axes والـ Figure في مكتبة matplotlib:

1. الـ Plot:

   • يمكنك تخصيص الـ plot بإضافة عناوين للمحاور والعناصر البصرية الأخرى.
   • يمكنك تغيير لون الخطوط وأنماطها وسماكتها والمزيد باستخدام الوسائط (kwargs) في دالة plt.plot().

2. الـ Axes:

   • يمكنك تخصيص المحاور (axes) بإضافة عناوين وتسميات ووحدات للمحاور.
   • يمكنك تغيير الحدود (الحدود) للمحاور باستخدام plt.xlim() و plt.ylim().

3. الـ Figure:

   • يمكنك تغيير حجم الإطار (الـ figure) باستخدام plt.figure(figsize=(width, height))، حيث يمكنك تعيين العرض (width) والارتفاع (height) بالبكسلات.
   • يمكنك إضافة عناصر إلى الإطار بشكل مباشر مثل عناوين أو ملاحظات بواسطة plt.text().

عند استخدام هذه الوظائف بشكل متقن، يمكنك الحصول على تحكم كامل ومرونة في تصميم الرسوم البيانية الخاصة بك في matplotlib.