Ну что ты имеешь ввиду под ООП стилем, не очень ясно из твоего примера. Во первых matplotlib имеет два интерфейса один matlab интерфейс а второй как раз таки ООП интерфейс.
например
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.linspace(-3,3,100)
fig, ax = plt.subplots(2,1, figsize=(12,6))
ax[0].plot(X, np.sin(X))
ax[0].set_title('sin(x)')
ax[1].plot(X,np.cos(X))
ax[1].set_title('cos(x)')
plt.show();
Вот это пример двух графиков (поменять количество очень легко), на одной фигуре расположение и все остальное легко конфигурируется, вместо например xlabel и им подобным set_xlabel. Я продемонстрировал с title как устанавливать свой title для каждого графика отдельно. В документации этот подход упомянут, как explicit API еще его называют Объектно-ориентированный интерфейс. ax - это коллекция твоих графиков. a[0] - первый график и.т.д
Так, как ты пытаешься ничего не получится. У тебя объект у которого ты пытаешься вызвать метод ylabel это список, а не то что ты думаешь.
В matplotlib есть фигура и на ней ты можешь разместить столько графиков столько захочешь, в такой системе координат в которой захочешь и разместить их на этой фигуре так как захочешь.
ДОПОЛНЕНИЕ К ОТВЕТУ.
На случай, если OOP имелся ввиду python'вский а не OOP как интерфейс matplotlib.
Смотри, если же тебе хочется создать свою структуру данных и на этой структуре запускать метод plot со всеми matplotlib возможностями, например pandas так делает. У pandas series или фрейма есть метод plot, если его запустить он тебе нарисует график напрммер.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Stock A':100 * np.cumprod(1 + np.random.normal(0.01,0.05,30)),
'Stock B':100 * np.cumprod(1 + np.random.normal(-0.01,0.05,30))
}, index = pd.date_range('2023-01-01',freq='1D',periods=30))
df.plot();
Я сделал фрейм две фейковых акции обе стартуют со 100 рублей стоимости и затем одна имеет ожидание случайное нормальное распределение с одним процентом роста другая с одним процентом снижения в день. И вызвал метод plot. И он построит график, так вот если ты хочешь ПРИКРУТИТЬ метод plot для своего класса то можно сделать вот так.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class plotCreator:
def __init__(self, x, y,**kwargs):
self.x = x
self.y = y
self.axes_kwargs = kwargs
def plot(self, ax=None, **kwargs):
if ax is None:
ax = plt.gca()
ax.plot(self.x, self.y, **kwargs)
ax.set(**self.axes_kwargs)
return ax
X = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)
y1 = np.cos(X)
y2 = np.sin(X)
img1 = plotCreator(X, y1,xlabel='X',title='cos(X)',ylabel='cos(X)')
img1.plot().figure.savefig('cos.png');
plt.cla()
img2 = plotCreator(X, y2,xlabel='X',title='sin(X)',ylabel='sin(X)')
img2.plot().figure.savefig('sin.png');
Вообщем, работает, надо конечно до ума доводить (код мягко говоря так себе) ну это уже сам, конечно. Тут имей ввиду, после каждого создания экземпляра класса и вызова метода plot нужно чистить фигуру plt.cla() вот этим методом а то он естественно рисовать на одном и том axes будет. Остальное kwargs экземпляра класса это методы axes, (xlabel, ylabel) и им подобные, kwargs метода plot, это как рисовать, стили линии, толщина, цвет и т.д. (color, lw, alpha, и.т.д)
В общем в виде черновика можно вот так. А так придется вчитываться в доки, как все это по уму обставить и привести код к приличному виду в общем время придется потратить.
