fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 6)) ax.plot(dat.iloc[360:404,0],dat.iloc[360:404,2],color='black')

这段代码创建了一个大小为(25,6)的图形对象和一个轴对象，然后使用ax.plot()函数在轴上绘制一条黑色的线。具体来说，它使用了pandas库中的iloc函数来选取dat中第360行到第404行、第0列和第2列的数据，即dat.iloc[360:404,0]和dat.iloc[360:404,2]，然后将这两个数据作为x轴和y轴的数据传递给ax.plot()函数，设置线条颜色为黑色。这段代码的作用是绘制时间序列数据的原始曲线。

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fig, ax = plt.subplots() for col in columns: ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'])) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') return fig给线加上标注

要给线加上标注，可以在循环中添加以下代码：

for col in columns:
    line, = ax.plot(df[col], color=random.choice(['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c']))
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.annotate(col, xy=(df.index[-1], df[col].iloc[-1]), xytext=(10, 10), textcoords='offset points', color=line.get_color(), fontsize=12, ha='left', va='bottom')

这里使用了 `ax.annotate()` 函数来添加标注。它的参数解释如下：

- `xy`：标注的位置，这里是最后一个数据点的位置。
- `xytext`：标注文本的位置偏移量。
- `textcoords`：标注文本的坐标系，这里使用了相对于偏移量的坐标系。
- `color`：标注文本的颜色，这里使用了线的颜色。
- `fontsize`：标注文本的字体大小。
- `ha`：标注文本的水平对齐方式，这里设为左对齐。
- `va`：标注文本的垂直对齐方式，这里设为底部对齐。

这样就可以在每条线上添加标注了。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

你可以在代码的最后添加以下语句来保存这两张图：

fig.savefig('heatmap.png')
sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder')
sns_plot.savefig('pairplot.png')

这将会把热力图保存为 `heatmap.png`，把散点图矩阵保存为 `pairplot.png`，并将它们存储在当前工作目录下。请确保你有当前工作目录的写入权限。