plt.figure(1,figsize=(15,6)) plt.title("武汉区域房源总数量统计图") b=plt.bar(range(len(address_result[0])),address_result[1],0.8) add_labels(b) plt.xticks(range(len(address_result[0])),address_result[0]) plt.xlabel("区域") plt.ylabel("数量")

这段代码是用来进行数据可视化的，使用的是Python的matplotlib库。它会生成一个柱状图，横轴是不同的区域，纵轴是该区域的房源数量。plt.figure()用来创建一个新的图形窗口，其中参数1表示窗口的编号，figsize表示窗口的大小。plt.title()用来设置图形的标题。plt.bar()用来创建柱状图，其中参数range(len(address_result[0]))表示x轴的坐标，address_result[1]表示y轴的坐标，0.8表示柱状图的宽度。add_labels()用来添加柱状图上的标签。plt.xticks()用来设定x轴的刻度，其中range(len(address_result[0]))表示x轴的坐标，address_result[0]表示每个坐标对应的名称。plt.xlabel()和plt.ylabel()用来设置x轴和y轴的标签。

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df['Sex'].value_counts().plot.bar() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.show()

这段代码是用来绘制一个柱状图，展示数据框中 'Sex' 列的取值数量分布情况。其中，value_counts() 用于统计 'Sex' 列中每个取值出现的次数，plot.bar() 用于将结果绘制成柱状图，plt.figure(figsize=(10,8)) 用于设置图形的大小，plt.show() 用于显示图形。需要注意的是，在运行该段代码之前需要先导入 matplotlib 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。