plt.plot(df.index,df.pv) plt.title('pv') plt.xticks(rotation=30)plt.xticks(rotation=30)什么意思

这段代码使用了`matplotlib`库中的`plot()`函数来绘制折线图。`df.index`表示使用DataFrame中的索引作为横坐标，`df.pv`表示使用DataFrame中的"pv"列作为纵坐标。`plt.title('pv')`设置了图表的标题为"pv"。`plt.xticks(rotation=30)`则将x轴的刻度标签进行了30度的旋转，以便更好地显示横坐标的值。

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fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码

这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制两个子图，分别展示了数据集中性别和婚姻状态的频率分布情况。具体解释如下：

1. fig, ax = plt.subplots(1, 2)：创建一个包含两个子图的Figure对象和Axes对象列表，分别存储在fig和ax变量中。其中1表示一行，2表示两列，即创建1行2列的网格图。

2. df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为柱状图。color参数指定柱状图的颜色，ax参数指定将该子图绘制在第一个Axes对象(ax[0])中。

3. df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1])：使用pandas中的value_counts()方法统计数据集中gender列的频率分布情况，并将结果可视化为饼图。autopct参数指定饼图上显示的数值格式，shadow参数指定是否绘制阴影，textprops参数指定文本标签的字体大小，ax参数指定将该子图绘制在第二个Axes对象(ax[1])中。

4. fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15)：设置整个图的标题为"Gender Frequency"，字体大小为15。

5. plt.xticks(rotation=90)：旋转横坐标标签，使其垂直显示。

6. plt.yticks(rotation=45)：旋转纵坐标标签，使其水平显示。

7. plt.show()：显示所有子图。

修改以下代码，使得x轴文字标签不重叠: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.figure(figsize=(18,14)) plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45,fontsize=7) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity

') plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距 plt.savefig('Starring_Actors_Popularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') 
df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) 
df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) 
df_new=df_new.iloc[::65,:]    #（进行位置索引）对title进行抽样 

df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) 
df_renew=df_renew.iloc[::65,:]   

#可视化电影的revenue的值 
plt.figure(figsize=(18,14)) 
plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') 
plt.xticks(rotation=45,fontsize=7, ha='right') #x轴旋转45°，右对齐
plt.title('movies Revenue 1950-2010',fontsize=16) 
plt.xlabel('title') 
plt.ylabel('Revenue') 
plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距
plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) 
plt.show() 

#可视化电影的Starring Actors Popularity值 
plt.figure(figsize=(18,14)) 
plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') 
plt.xticks(rotation=45,fontsize=7, ha='right') #x轴旋转45°，右对齐
plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010',fontsize=16) 
plt.xlabel('title') 
plt.ylabel('Starring Actors Popularity') 
plt.subplots_adjust(bottom=0.3) #调整子图间距
plt.savefig('Starring_Actors_Popularity_1950_2010.png',dpi=400) 
plt.show()

修改的内容包括：
1. 在xticks中添加ha='right'参数，使得x轴标签右对齐。
2. 在可视化图形中添加plt.subplots_adjust(bottom=0.3)调整子图间距，防止标签重叠。