plt.figure(figsize=(20, 8)) sns.boxplot(x='price', y='prime_genre', data=app[app['paid']==1]) plt.yticks(fontweight='light', fontsize='x-large')

这段代码使用了Matplotlib和Seaborn库来绘制一个箱线图。箱线图的横坐标是'app'数据集中的'price'列，纵坐标是'prime_genre'列。数据集中筛选条件是'paid'列的值为1。通过设置'figsize'参数，可以调整图像的大小。使用'sns.boxplot()'函数绘制箱线图，然后使用'plt.yticks()'函数设置纵坐标标签的字体权重和大小。

相关问题

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误出现的位置。如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以帮助你找到错误所在。

不过，需要注意的是，在运行上述代码之前，你需要先导入所需要的Python库，例如pandas、matplotlib和seaborn等。如果你没有导入这些库，那么就会出现类似于“NameError: name 'sns' is not defined”这样的错误。因此，你需要确保在运行上述代码之前已经正确导入了所需要的库。

plt.figure(figsize=(14,6)) plt.subplot(1,2,1) sns.boxplot(x='cardio',y='height',data=data,palette='winter') plt.subplot(1,2,2) sns.boxplot(x='cardio',y='weight',data=data,palette='summer') plt.show()

这段代码使用了Matplotlib和Seaborn两个Python库来绘制两个箱型图（boxplot）。箱型图是一种用于展示一组数据分散情况和离群值的统计图表。其中，第一张图展示了身高（height）对心血管疾病（cardio）的影响，第二张图展示了体重（weight）对心血管疾病的影响。在这两张图中，x轴表示心血管疾病，y轴表示身高或体重。图中的箱子代表数据的四分位数范围，黑线表示中位数，上下须表示整个数据集的范围。使用不同的颜色调色板（palette）可以让图更加美观易读。最后使用plt.show()将图表展示出来。