yolov5中y = ax[0].hist(c, bins=np.linspace(0, nc, nc + 1) - 0.5, rwidth=0.8)

这行代码是使用Matplotlib库中的hist()函数绘制直方图。其中，c是输入的一维数组，nc是直方图的bin数量。np.linspace(0, nc, nc+1) - 0.5是生成nc个bin的边界，rwidth是每个bin的宽度。函数返回一个元组，其中第一个元素是每个bin的数量，第二个元素是每个bin的边界。

相关问题

.map(plt.hist, 'trip_distance', bins=np.linspace(0., 40, 500))是什么

`.map(plt.hist, 'trip_distance', bins=np.linspace(0., 40, 500))` 是使用 Matplotlib 库绘制直方图的操作。

具体而言，`.map()` 是 Pandas DataFrame 的方法，它可以应用一个函数到 DataFrame 的每个元素上。在这个例子中，我们使用 `.map()` 方法将 `plt.hist` 函数应用到 DataFrame 中名为 `'trip_distance'` 的列上。

`plt.hist` 是 Matplotlib 库中的函数，用于绘制直方图。它接受一个数组或一维序列作为输入，并根据给定的 `bins` 参数将数据分成多个区间，并计算每个区间中数据的频数或频率。

`'trip_distance'` 是 DataFrame 中的列名，它包含了要绘制直方图的数据。`bins=np.linspace(0., 40, 500)` 是指定直方图的区间边界的参数。在这个例子中，我们使用 `np.linspace()` 函数生成一个从 0 到 40 的等差数列，并将其作为直方图的区间边界。

通过执行 `.map(plt.hist, 'trip_distance', bins=np.linspace(0., 40, 500))`，我们将会对 `'trip_distance'` 列中的数据绘制直方图，并使用指定的区间边界进行分组和计数。

需要注意的是，在执行这段代码之前，我们需要先导入 Matplotlib 库并将其命名为 `plt`，通常使用 `import matplotlib.pyplot as plt` 来实现。

plt.hist(values,bins,alpha=0.5)

这是一个关于Python中Matplotlib库中的hist()函数的问题，属于技术问题，可以回答。hist()函数用于绘制直方图，其中values是数据数组，bins是直方图的柱子数量，alpha是透明度参数。