fig = sns.countplot(x = 'cp', data = df, hue = 'target', palette='Set3'

好的，你的第二个问题是如何使用 seaborn 绘制一个带有色彩分组的分类计数图，x 轴为 'cp'，数据为 'df'，色彩分组为 'target'，使用 'Set3' 调色板对吗？答案是使用 `countplot` 方法，将 x 参数设置为 'cp'，data 参数设置为 'df'，hue 参数设置为 'target'，palette 参数设置为 'Set3' 即可。

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fig = sns.countplot(x = 'target', data = df, hue = 'sex', palette='Set2') fig.set_xticklabels(labels=['Healthy', 'Sick']) plt.legend(['Female', 'Male'])

这是使用Seaborn库中的countplot函数创建的图形对象，用于显示数据框df中不同性别（sex）在“健康”和“患病”两个分类变量下的数量分布情况。x参数指定x轴变量为target，hue参数指定分组变量为sex，palette参数指定颜色调色板。set_xticklabels函数用于设置x轴标签，legend函数用于添加图例并指定标签。最终的图形会显示在程序运行的图形界面中。

fig = sns.countplot(x = 'cp', data = df, hue = 'target', palette='Set3') plt.legend(['Healthy', 'Sick']) fig.set_xticklabels(labels=['pain type 0', 'pain type 1', 'pain type 2', 'pain type 3']) [Text(0, 0, 'pain type 0'), Text(1, 0, 'pain type 1'), Text(2, 0, 'pain type 2'), Text(3, 0, 'pain type 3')]

这是一段Python代码，用于绘制心脏病数据集中不同疼痛类型（cp）的计数图，并按照是否患病（target）进行颜色区分。其中，参数“x”指定了要绘制的变量，“data”是数据集，“hue”指定了按照患病状态进行颜色区分，“palette”指定了调色板。通过plt.legend函数添加图例，通过fig.set_xticklabels函数设置x轴刻度标签。具体实现需要先导入Seaborn库和数据集df以及Matplotlib库中的pyplot模块。