import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

这是一个 Python 代码片段，用于绘制散点图。

首先，`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库，该库提供了丰富的绘图功能。然后，`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布，并设置画布大小为 80 x 80 英寸。

接下来，`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图，其中 `faisal` 是数据集，`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图，其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。

最后，`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。

这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图，以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大，可以更清楚地观察数据点的分布情况。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) faisal['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show这段代码作用

这段代码的作用是创建一个基于matplotlib库的折线图，其中x轴表示薪资（salary），y轴表示该薪资对应的数据集中的计数值。具体来说，代码中的第一行导入了matplotlib.pyplot模块，并将其命名为plt；第二行创建了一个大小为8x7的图像窗口；第三行对数据集faisal中的薪资列进行计数，并按照薪资从小到大的顺序排序；第四行调用plot函数绘制折线图，并使用show函数显示出来。

import matplotlib.pyplot as plt. .pyplot划线

### 使用 Matplotlib Pyplot 绘制线条

为了展示如何使用 `matplotlib.pyplot` 来绘制线条，可以采用简单的例子来说明这一过程。下面是一个具体的实例，该实例展示了怎样通过 Python 的 Matplotlib 库中的 pyplot 模块完成绘图操作。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 2, 4, 6, 7]
plt.plot(data)  # 调用 plot 方法绘制数据列表表示的线条
plt.show()      # 显示所绘制的图像

上述代码片段定义了一组简单数值作为待绘制的数据集，并调用了 `plot()` 函数来进行实际的绘图工作[^1]。当执行到 `show()` 命令时，则会弹出窗口显示出这条由给定数据点连接而成的折线图表。

对于更复杂的场景下，比如想要在同一张图上同时展现多个函数曲线的情况：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.figure(figsize=(8, 6))    # 设置图片大小
plt.plot(X, C, label='Cosine')# 添加标签区分不同曲线
plt.plot(X, S, label='Sine')
plt.legend()                  # 展现图例
plt.title('Trigonometric Functions')  # 图表标题
plt.xlabel('Angle (radians)')         # X轴描述
plt.ylabel('Value')                   # Y轴描述
plt.grid(True)                        # 启用网格辅助查看坐标位置
plt.axhline(0, color='black',linewidth=0.5)       # 加入水平基线
plt.axvline(0, color='black',linewidth=0.5)       # 加入垂直基线
plt.show()

这段程序不仅实现了正弦波形和余弦波形的同时呈现，还加入了诸如图例、标题以及轴名等元素以增强可视化效果；另外也启用了网格功能以便于观察具体数值对应的位置关系[^2]。