模块是如何相互认识的

Question

我可以用以下代码从CSV文件中绘制数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python')
df.plot(x='Column1', y='Column3')
plt.show()

但我不明白一件事。plt.show()是如何知道df的？在某个地方，我会更有意义地看到这样一种表达：

plt = something(df)

我得提一下我只是在学Python。

Answer 1

来自标绘上的熊猫文档

Series和DataFrame上的DataFrame方法只是一个简单的包装器:meth:plt.plot() <matplotlib.axes.Axes.plot>

因此，df.plot方法是对plt.plot的高级调用(使用包装器)，然后调用plt.show只需：

显示所有图形并阻塞，直到图形被关闭。

就像用plt.plot绘制的所有数字一样。

因此，您不会像预期的那样看到plt = something(df)，因为matpotlib.pyplot.plot在场景后面被df.plot调用。

Answer 2

Matplotlib有两个“接口”：一个Matlab风格接口和一个面向对象接口。

使用Matlab风格的界面进行绘图如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y)
plt.show()

对plt.plot的调用隐式地创建要绘制的图形和轴。对plt.show的调用显示了所有的数字。

熊猫支持Matlab风格的界面，在调用df.plot(x='Column1', y='Column3')时隐式地为您创建一个图形和轴。

熊猫还可以使用更灵活的面向对象的界面，在这种情况下，代码如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python')
fig, ax = plt.subplots()
df.plot(ax=ax, x='Column1', y='Column3')
plt.show()

在这里，轴ax是显式创建的，并传递给df.plot，然后df.plot调用遮罩下的ax.plot。

面向对象的接口很有用的一种情况是，当您希望使用df.plot不止一次时，同时仍然使用相同的轴：

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(ax=ax, x='Column1', y='Column3')
df2.plot(ax=ax, x='Column2', y='Column4')
plt.show()

Answer 3

根据api.html#matplotlib.pyplot.show，plt.show()本身不知道数据，您需要将数据作为参数传递。

根据使用http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#basic-plotting-plot，你看到的应该是熊猫图书馆的地块。

希望这能解决你的问题。