Question

我对pandas scatter_matrix 函数中' ax '关键字的含义感到困惑：

pd.scatter_matrix（frame，alpha = 0.5，figsize = None， ax = None ，grid = False，diagonal ='hist'，marker ='。'，density_kwds = {}，hist_kwds = {}，** kwds）

ax关键字的docstring中给出的唯一线索对我来说太神秘了：

ax : Matplotlib axis object

我查看了scatter_matrix函数的pandas代码，并且ax变量包含在以下matplotlib子图调用中：

fig, axes = plt.subplots(nrows=n, ncols=n, figsize=figsize, ax=ax,
                         squeeze=False)

但是，对于我的生活，我在matplotlib子图中找不到任何对'ax'关键字的引用！

任何人都可以告诉我这个ax关键字是什么???

Answer 1

简而言之，它以网格中的子图为目标。

例如，如果您有nrows=2和ncols=2，则ax允许您通过传递ax=axes[0,0]（左上角）或{{1}来绘制特定轴（右下）等等。

创建子图时，您会收到ax=axes[1,1]变量。您可以稍后使用上面axes变量的元素绘制（或子图）。

请看一下本页的“定位不同的子图”部分：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/visualization.html#targeting-different-subplots

我希望这会有所帮助。

Answer 2

这里很棘手。查看pandas scatter_matrix的来源时，您会在docstring之后找到这一行：

fig, axes = _subplots(nrows=n, ncols=n, figsize=figsize, ax=ax, squeeze=False)

因此，在内部，使用内部_subplots方法创建新的图形，轴组合。这与matplotlibs subplots命令密切相关，但略有不同。此处，还提供了ax关键字。如果你查看相应的来源（pandas.tools.plotting._subplots），你会发现这些行：

if ax is None:
    fig = plt.figure(**fig_kw)
else:
    fig = ax.get_figure()
    fig.clear()

因此，如果您提供了一个轴对象（例如使用matplotlibs subplots命令创建），则pandas scatter_matrix会抓取相应的（matplolib）图形对象并删除其内容。然后在此图形对象中创建一个新的子图网格。

总而言之，ax关键字允许将散布矩阵绘制为给定的数字（即使恕我直言，但有点奇怪）。

pandas scatter_matrix函数中'ax'关键字的用途

2 个答案: