axs.flatten()
时间: 2024-05-21 10:15:36 浏览: 22
这是一个 NumPy 数组的方法,用于将数组展平成一维数组。具体来说,它返回一个将原数组的所有维度展平后得到的一维数组。例如,如果 `axs` 是一个形状为 (3, 4, 5) 的数组,则 `axs.flatten()` 将返回一个包含 60 个元素的一维数组。flatten() 方法不会改变原始数组的形状,而是返回一个新的展平后的数组。
相关问题
axs = axs.flatten()
This code is used to flatten a multi-dimensional array into a one-dimensional array.
Here, `axs` is a multi-dimensional array of shape `(nrows, ncols)`. The `flatten()` function is called on `axs` to transform it into a one-dimensional array. The resulting one-dimensional array is then assigned back to `axs`.
This is commonly used in plotting multiple subplots using Matplotlib. The flattened array allows for easy indexing of each individual subplot.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码
这段代码实现了一个函数 `plot_hist`,其目的是绘制数据集中每个特征的直方图。具体实现步骤如下:
1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。
2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件,将其转换成 pandas 的 DataFrame 对象 `file`。
3. 将 `file` 复制到名为 `df` 的新变量中。
4. 定义了函数 `plot_hist(df1)`,其中参数 `df1` 表示输入的 DataFrame 对象。
5. 获取数据集中除了最后一列(即目标变量)以外的所有特征名,并存入 `feature_names` 变量中。
6. 创建一个 3 行 4 列的子图,子图大小为 20x15,存入 `fig` 和 `axs` 变量中。
7. 针对每个特征,分别绘制直方图,并将其放置在对应的子图中。
8. 设置每个子图的标题、横轴和纵轴标签以及刻度大小。
9. 对每个直方图的 patch(即每个柱子)进行设置,使其边框宽度为 2,颜色为黑色。
10. 调整子图间的间距,保存图片,并显示绘制结果。
需要注意的是,这段代码假设数据集中的特征名称都不包含空格,否则在设置横轴标签时可能会出错。此外,这段代码只适用于数据集中的特征都是数值型的情况,对于分类特征或文本特征需要进行相应的处理才能绘制直方图。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)