我对使用 Pandas 和 Matplotlib 编程比较陌生。
我在这个论坛上找到了这段代码sn-p，并成功使用，但想更好地理解它。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,20))
new_zinv2.plot(ax=ax, x_compat=True)
new_zinv2 是我的数据框的名称。
我想了解一下plot方法里面的内容，因为这是我提取的sn-p代码。 "ax=ax" 和 x_compat=True 是什么意思？
我已尝试阅读文档，但我仍然不明白（我想知道它是如何工作以及为什么工作）。
谢谢
【问题讨论】：
pandas.DataFrame 有一个.plot 方法（例如pandas.DataFrame.plot）并且它有一个ax 参数。 pandas.DataFrame.plot 使用 matplotlib 作为默认的绘图后端。
标签： python pandas matplotlib
我将为 clarity 重命名变量，但这不会改变代码。
第一行：
import matplotlib.pyplot as plt
my_fig, my_ax = plt.subplots(figsize=(20, 20))
使用 matplotlib 中的函数创建两个对象、一个图形和一组子图。由于此函数返回 两个 事物，my_fig, my_ax = 的赋值将返回的第一个事物（图）分配给变量 my_fig，并将返回的第二个事物（suplots 集）分配给变量 my_ax。
然后是第二行：
new_zinv2.plot(ax=my_ax, x_compat=True)
使用 DataFrame 函数进行绘图。 plot 函数采用各种参数，您可以使用这些参数来更改默认值或绘图方式。 ax=my_ax 告诉 DataFrame.plot 在哪里绘制图形，在这种情况下，它将在我们已经在第一行创建的 (20,20) 子图上绘制 DataFrame，我们分配给变量 my_ax，而不是它自己的品牌新的默认数字。 x_compat=True 是另一个您可以指定的参数，它只接受一个布尔值，在这种情况下，它只是修改了 x-ticks 为datetime 值显示的方式。
【讨论】：