s = pd.Series(np.random.normal(size = 10))

As an AI language model, I cannot see the previous parts of the code. Therefore, I cannot provide with the necessary imports and information to run the code. Could you please provide the necessary imports and relevant information?

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d1=pd.Series(2*np.random.normal(size=100)+3) d2=np.random.f(2,4,size=100) d3=np.random.randint(1,100,size=100)

这是三个不同的数据生成方式，分别是：

1. d1: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从均值为3，标准差为2的正态分布中随机抽取的数值。
2. d2: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从自由度为2，分子自由度为4的F分布中随机抽取的数值。
3. d3: 生成一个长度为100的一维数组，每个元素是从1到100之间随机抽取的整数。

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()

这段代码是关于数据分析和可视化的。首先定义了一个字典，包含了学生的姓名、性别和出生年份等信息，然后将其转化为 Pandas 的 DataFrame。接着使用了 value_counts() 方法统计了 DataFrame 中每个性别的人数，并使用 plot() 方法绘制了柱状图和水平柱状图。然后又生成了一个随机的 DataFrame，并使用 plot() 方法绘制了水平柱状图，并加上了一些标签和标题。最后使用了 numpy 生成了一组随机数据，使用 hist() 方法绘制了直方图。