plt.figure(figsize=(16,9)) x=data.iloc[:,7:8] y=data.iloc[:,9:10] df1=pd.DataFrame() df1['CorX']=x df1['CorY']=y g1=sns.jointplot(x='CorX', y='CorY', data=df1, kind='reg', color='k') g1.set_axis_labels('X值','Y值',size=16)

这段代码利用了Python中的Matplotlib和Seaborn库来绘制一个散点图和回归线。首先，通过设定图形大小plt.figure(figsize=(16,9))创建一个16:9的图形。然后，使用Pandas库中的iloc方法选取数据集中第8列和第10列的数据作为x和y轴的值。接下来，创建一个DataFrame对象df1，将x和y轴的值分别存储在该对象的CorX和CorY列中。最后，使用Seaborn库中的jointplot方法创建一个散点图，并通过kind参数指定为reg以绘制回归线。此外，还可以通过color参数指定回归线的颜色。最后，通过set_axis_labels方法设置x和y轴的标签。