Question

我可以使用以下代码绘制CSV文件中的数据：

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()如何了解df？我会更有意义地看到某个地方，如：

plt = something(df)

我必须提到我只是在学习Python。

Answer 1

Matplotlib有两个＆＃34;接口＆＃34;：Matlab-style interface和object-oriented interface。

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的调用会隐式创建一个图形和一个要绘制的轴。对plt.show的调用显示所有数字。

Pandas通过在调用df.plot(x='Column1', y='Column3')时为您隐式创建一个图形和轴来支持Matlab风格的界面。

在这种情况下，Pandas还可以使用更灵活的面向对象的界面你的代码看起来像这样：

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()

此处明确创建轴ax并将其传递给df.plot，然后将其传递给ax.plot 在引擎盖下拨打df.plot。

面向对象的界面有用的一种情况是您希望使用的情况 fig, ax = plt.subplots() df.plot(ax=ax, x='Column1', y='Column3') df2.plot(ax=ax, x='Column2', y='Column4') plt.show()不止一次，同时仍然画在同一轴上：

A=[rand(1) 2 -1 rand(1);  
   rand(1) 3 rand(1) 0;  
   rand(1) -5 -2 5;  
   9  0   0 rand(1)];

Answer 2

来自plotting上的pandas文档：

Series和DataFrame上的plot方法只是一个简单的包装器周围：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），之后调用plt.show将只是：< / p>

显示所有数字并阻止，直到数字已关闭

与用plt.plot绘制的所有数字一样。

因此，您没有像预期的那样看到plt = something(df)，因为matpotlib.pyplot.plot被df.plot在场景之后被称为。

Answer 3

根据http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.show，plt.show()本身并不了解数据，您需要将数据作为参数传递。

根据用途http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#basic-plotting-plot，您所看到的应该是大熊猫图谱。

希望这能解决你的问题。

模块如何相互了解

3 个答案: