Pyplot和Pylab是Python中一些经常被使用的绘图工具。它们对于数据可视化工作来说是非常重要的，许多数据分析师使用它们来创建各种各样的图表和图形。尽管它们有很多相似之处，但它们之间有一些明显的区别。在本文中，我们将从不同的角度探讨这些区别，并比较它们的优缺点。
一：Pyplot与Pylab的定义
1.Pyplot: matplotlib.pyplot是matplotlib中最常用的子库之一。它提供了一些用于绘制图形，创建图表，设置轴标签等的函数。
2.Pylab: pylab是Matplotlib中的一个模块，它其实是一个包含numpy，pyplot等的工具集，它与matplotlib.pyplot紧密地集成在一起。Pylab是一个允许你在一个交互式的Python环境中使用Matplotlib的组合模块。
二：安装依赖
Pyplot和Pylab的安装依赖也不相同。Pyplot只需安装matplotlib库而Pylab需要安装numpy。Numpy是基于Python的科学计算包，是Pyplot和Pylab的基础。如果你的系统上没有安装Numpy包，Pylab将不能正常工作。
三：使用方式的区别
pyplot是matplotlib中最基础的模块, 它提供了 各种常用的图形绘制功能。而pylab中包含了numpy中的矩阵计算相关模块和pyplot中的绘图模块等，这样，如果你想要加载一张图片或者将数据作为矩阵处理, 可以使用pylab模块提供的接口，而当你需要画曲线图或者散点图等，你只需要调用pyplot接口就可以了。
pyplot相比较pylab，它可以单独的被使用，并且它更加简单和直接，因为pylab中包含了大量的重复和重叠的功能，这使得它们在一些场合被使用会出问题。此外，pyplot的绘图函数提供了很多灵活的自定义选项，而Pylab比较注重与Arduino单片机通讯，通常使用于电子工程技术路线中的建模模块，比如PID调节等。
四：使用场景的区别
1.Pyplot的使用场景: Pyplot是一个可靠的工具，适用于数据可视化。如果你需要在Jupyter Notebook或IPython上进行数据分析和数据可视化交互式工具的开发，pyplot是一个很好的选择。
2.Pylab的使用场景: Pylab在科学计算领域有着重要的的作用，特别是在数据预处理方面。它可以处理二维数组的输入数据，处理Sage Computer Algebra System所提供的符号计算功能及其图形化展示，能够支持复杂图形绘制和可视化。
五：优缺点比较
1. Pyplot:
优点：易于学习，简单，直接，可以独立调用。
缺点：灵活性较差，支持的图形种类不够丰富。
2. Pylab:
优点：提供了更丰富，更全面的图形种类，强大的数组处理功能。
缺点：学习曲线比较陡峭，并且与其他模块集成性较低，容易出现冲突。
六：总结
通过上述分析，我们可以归纳出一些结论。Pyplot与Pylab在一些情况下可以相互替换使用，但在某些情况下，一个比另一个更适合。总的来说，pyplot相对于pylab而言具有更佳的灵活性和独立性，并且易于学习和使用。而Pylab则在科学计算领域有着广泛的应用，尤其擅长于处理二维数组的输入数据和可视化呈现。因此，在使用matplotlib之前，最好根据具体需求选择最佳的绘图工具。
