为何plt.plot与df.plot代码顺序调换后生成图表不一致？

我的df.index为datetime对象，Y_FIT['BFGS']是数组。为何以下两段仅调用顺序相反的代码生成的图表不同？

CODE 1 #

plt.plot(df.index, Y_FIT['BFGS'])
df.Column1.plot()

对应图表：

CODE 2 #

df.Column1.plot()
plt.plot(df.index, Y_FIT['BFGS']);

对应图表：

原因解析 #

核心差异来自pandas绘图方法与matplotlib原生绘图的坐标轴初始化逻辑不同：

• 在CODE1中，先调用plt.plot()会让matplotlib自动创建基于传入datetime索引的默认坐标轴，其时间范围、刻度规则由matplotlib原生逻辑生成。后续调用df.Column1.plot()时会复用这个已存在的坐标轴，但pandas对datetime轴的适配逻辑和matplotlib原生不兼容，导致第二段曲线的显示范围、刻度与第一段错位，最终呈现出两张图的效果。
• 在CODE2中，先调用df.Column1.plot()时，pandas会创建一个适配自身DataFrame datetime索引的坐标轴（更贴合数据的时间范围和刻度）。后续调用plt.plot()时会复用这个由pandas初始化好的坐标轴，两段曲线能正确对齐到同一个时间轴上，因此呈现出正常叠加的效果。

简单总结：谁先创建坐标轴，后续绘图就会复用该坐标轴，而pandas与matplotlib对datetime轴的初始化逻辑存在差异，最终导致图表表现不同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artashes