num_rows = 4 num_cols = 4 fig_width = 8 fig_height = 3 * num_rows # Plot histograms for all columns against each other fig, axs = plt.subplots(num_rows, 2, figsize=(fig_width, fig_height)) for i, column1 in enumerate(df.drop('Sex',1).columns): row = i // 2 col = i % 2 axs[row, col].hist(df[column1]) axs[row, col].set_xlabel(column1) # Remove empty subplots if the number of columns is odd if num_cols % 2 != 0: fig.delaxes(axs[num_rows - 1, 1]) plt.tight_layout() plt.show()

这是一段 Python 代码，它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制数据集中所有非 'Sex' 列的直方图。代码中的 num_rows 和 num_cols 变量分别表示图表的行数和列数，fig_width 和 fig_height 变量表示图表的宽度和高度。代码通过 for 循环遍历所有列，对每一列绘制一个直方图，并将其放置在图表中的适当位置。如果列数是奇数，则会删除最后一个子图。最后，使用 plt.tight_layout() 和 plt.show() 函数来调整图表的布局并显示图表。