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### 前提・実現したいこと
私はpython3で実験データをヒートマップのような図で表したいと思ってます。
python3は最近勉強し始めたところなので、調べながら進めてます。

他にもプログラムで問題になりそうな箇所ありましたら、指摘頂けると幸いです。
### 発生している問題・エラーメッセージ
上から順にプログラムを組んでいってます。
matplotlabをimportするとなぜかエラーになってしまいます。
それ以前のコードではうまくXYZ座標作れてます。
```
エラーメッセージ
2018-04-17 12:05:21.515 Python[44316:1775941] -[NSApplication _setup:]: unrecognized selector sent t

o instance 0x7f96c28b3e70
2018-04-17 12:05:21.518 Python[44316:1775941] *** Terminating app due to uncaught exception 'NSInval
idArgumentException', reason: '-[NSApplication _setup:]: unrecognized selector sent to instance 0x7f
96c28b3e70'
*** First throw call stack:
(
        0   CoreFoundation                      0x00007fff527e732b __exceptionPreprocess + 171
        1   libobjc.A.dylib                     0x00007fff79e61c76 objc_exception_throw + 48
        2   CoreFoundation                      0x00007fff5287fe04 -[NSObject(NSObject) doesNotRecog
nizeSelector:] + 132
        3   CoreFoundation                      0x00007fff5275d870 ___forwarding___ + 1456
        4   CoreFoundation                      0x00007fff5275d238 _CF_forwarding_prep_0 + 120
        5   Tk                                  0x00007fff5ee7d318 TkpInit + 467
        6   Tk                                  0x00007fff5edfc252 Tk_Init + 1710
        7   _tkinter.cpython-36m-darwin.so      0x000000010b358de5 Tcl_AppInit + 84
        8   _tkinter.cpython-36m-darwin.so      0x000000010b35443a _tkinter_create + 1047
        9   Python                              0x000000010a938199 _PyCFunction_FastCallDict + 166
        10  Python                              0x000000010a99f9b4 call_function + 511
　　　11  Python                              0x000000010a998317 _PyEval_EvalFrameDefault + 4950
        12  Python                              0x000000010a9a0155 _PyEval_EvalCodeWithName + 1781

        13  Python                              0x000000010a9a0a6b _PyFunction_FastCallDict + 449
        14  Python                              0x000000010a8fecf3 _PyObject_FastCallDict + 214
        15  Python                              0x000000010a8fee17 _PyObject_Call_Prepend + 156
        16  Python                              0x000000010a8feb60 PyObject_Call + 102
        17  Python                              0x000000010a94bd0b slot_tp_init + 61
        18  Python                              0x000000010a948ab1 type_call + 184
        19  Python                              0x000000010a8fecb7 _PyObject_FastCallDict + 154
        20  Python                              0x000000010a99f97d call_function + 456
        21  Python                              0x000000010a998317 _PyEval_EvalFrameDefault + 4950
        22  Python                              0x000000010a9a0155 _PyEval_EvalCodeWithName + 1781
        23  Python                              0x000000010a996f47 PyEval_EvalCode + 42
        24  Python                              0x000000010a9c0fc4 run_mod + 54
        25  Python                              0x000000010a9bfeb9 PyRun_FileExFlags + 160
        26  Python                              0x000000010a9bf4fe PyRun_SimpleFileExFlags + 285
        27  Python                              0x000000010a9d3bbd Py_Main + 3505
        28  Python                              0x000000010a8f1e1b Python + 7707
        29  libdyld.dylib                       0x00007fff7aa7b015 start + 1
        30  ???                                 0x0000000000000002 0x0 + 2
)
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type NSException
Abort trap: 6



```

### 該当のソースコード

python3
ソースコード
```
# coding: utf-8
import tkinter as tk
import tkinter.filedialog as fd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
root = tk.Tk()
root.withdraw()
file = fd.askopenfilename(
    title="ファイルを選んでください。",
    filetypes=[("TEXT", ".txt"), ("TEXT", ".py"), ("TEXT", ".lvm")]
)
arr = [[]]
if file:
    with open(file, "r", encoding="utf_8")as fileobj:
        for i, line in enumerate(fileobj):
            line = line.strip("\n")
            a = line.split("	")
            a = list(map(float, a))
            arr.append(a)
        del arr[0]
        Z = np.array(arr)
        print(Z)
        sh = Z.shape
        x = np.arange(sh[0]+1)
        y = np.arange(sh[1]+1)
        print(x)
        print(y)
        X, Y = np.meshgrid(x, y)
        plt.pcolor(X, Y, Z)
        plt.colorbar
        plt.show()
```
### 試したこと
テキストファイルを読み込みたいが、読み込む前に終わってしまう。どうやらmatplotlabが悪さをしているように思えます。
以下テスト用のデータ
```
0.176242	0.158846	0.081636
0.125887	0.070649	0.085908

```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
MacBook Airを使ってます。
ここにより詳細な情報を記載してください。

### コメントより修正して実行した結果
◯tk文をコメントアウト
プログラムにファイル名を明記して行った。
→
エラーが出たので、test.txtを3行3列にし直して実行するとヒートマップの図が表示できた。
ただ一方で、tkをインポートしたいので、課題は残った。
```
# coding: utf-8
'''
import tkinter as tk
'''
import tkinter.filedialog as fd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
'''
root = tk.Tk()
root.withdraw()
file = fd.askopenfilename(
    title="ファイルを選んでください。",
    filetypes=[("TEXT", ".txt"), ("TEXT", ".py"), ("TEXT", ".lvm")]
)
'''
file = 'test.txt'
arr = [[]]
if file:
    with open(file, "r", encoding="utf_8")as fileobj:
        for i, line in enumerate(fileobj):
            line = line.strip("\n")
            a = line.split("	")
            a = list(map(float, a))
            arr.append(a)
        del arr[0]
        Z = np.array(arr)
        print(Z)
        sh = Z.shape
        x = np.arange(sh[0]+1)
        y = np.arange(sh[1]+1)
        print(x)
        print(y)
        X, Y = np.meshgrid(x, y)
        plt.pcolor(X, Y, Z)
        plt.colorbar
        plt.show()

```

実験データをヒートマップのような図で表したいです。よろしくお願いします。

オブジェクト指向って何が凄いんでしょうか？？

**どういった経緯で誕生したものなんでしょうか？**

例えば、CとC++が一番わかりやすいですかね。
C++ではクラスを作ることができます。

win32 APIを使ってGUIのプログラミングをしていた時に、switch文に別の世界のようなものを埋め込むことができて便利だなぁと思ったことがあります。
しかし、それ以外で「ほぉ～～。こんなに便利なのか！」といった場面がありませんでした。

**オブジェクト指向でプログラミングすることのメリットを教えてください。**

例えば、LinuxカーネルはC言語でありながら無理やりオブジェクト指向を実現したような記述の仕方をしているようです。
なぜ無理にオブジェクト指向に拘ろうとするんですかね？？
オブジェクト指向プログラミングとそうでないプログラミングの違いやメリットデメリットがイマイチわかりません。

[オブジェクト指向と10年戦ってわかったこと](https://qiita.com/tutinoco/items/6952b01e5fc38914ec4e)
[初心者向けに徹底解説！オブジェクト指向とは？](https://eng-entrance.com/what-oop)
[オブジェクト指向がわからない！ そんなあなたの脳味噌をオブジェクト脳にする準備体操](https://codezine.jp/article/detail/10215)

オブジェクト指向の本質は何ですか？？
classですかね？
> オブジェクト指向プログラミング（Object Oriented Programming: OOP）とは、プログラムを手順ではなくて、モノの作成と操作として見る考え方だ。オブジェクトとは「モノ」を意味する。
「テレビ」というモノを操作するとき、中でどういうプログラムが動いているか知る必要はない。リモコンで操作すれば、動く。
「こういう”モノ”を作りましょう」「そして、その"モノ"を使いましょう」というのがオブジェクト指向という考え方だと思っていい。なぜモノを作っておくと便利なのか？

普通の関数とかではダメなんでしょうか？？？

あ、それとpythonはオブジェクト指向なんでしょうか？？

オブジェクト指向って何が凄いんですか？？

### 複数ファイルの連続読み込み、処理

ディレクトリ内の複数のCSVファイルを読み込み、
例えば連番でデータフレーム（名称を可変、変数にしたい※）を作成し、後続処理に進めたい。
※または今後は月次でファイルが増えていく想定のため、データフレームの配列(3次元)に格納する形がよさそう。

python初心者のため、データフレーム名を変数としたり、グローバル化したりするところがまだ分かっていないため考えた処理が実行出来ていません。またはPythonらしい違うアプローチをご教示頂ければありがたいです。

1ディレクトリ内に1か月分、数十ファイル、かつ複数ディレクトリに存在するため閲覧性が非常に悪い状況ですので、今後定型、非定型の分析レポートを作成するために、まとめて処理したいと考えています。ディレクトリ内の複数ファイル名を取得するところは一応出来ています。

ご教示よろしくお願いいたします。

###該当のソースコード
```python

import pandas as pd
#import numpy as np
#import pickle
#import zipfile
import os
import sys


#データ読み込み関数 1ファイルを読み込み
def read_file( i, path, rfile ):
    
   filepath = r"{0}\{1}".format(path,rfile)
   tmp_data = pd.read_csv( filepath,
			   encoding="sjis",
                           nrows=100, #今だけ１００行に制限
                           header=None                    
             		  )

    #カラム名を設定
    tmp_data.columns =['ID', 'name','score']
    # ファイル内に科目名を示す情報がないため列（index）を追加
    tmp_data['nm_filenumber'] = '{0:02d}'.format(i) 
    return tmp_data

##ディレクトリ以下の全ファイルを繰り返し処理
target_dir = r"\\Server\Readonly\ClientA\17年2月"

for i, filename in enumerate( os.listdir(target_dir)):
    print(i, filename )

# ここで展開したファイル名を次々にデータ化したい､このループ内を想定。
# 一旦ループの外で、手入力すると下記の様になる｡

df_01 = read_file( 1, target_dir, r"ClientA_KOKUGO_201702.csv" )
df_02 = read_file( 2, target_dir, r"ClientA_RIKA_201702.csv" )
df_03 = read_GC( 3, target_dir, r"ClientA_SANSU_201702.csv" )
#... 続く

# 後続処理
# 上記データを全て横結合
# 上記データを全て縦結合
```
##環境
現在はwindowsです｡