解释plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

1. plt.figure(figsize=(4, 3)): 设置画布大小为4x3英寸。

2. plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red'): 绘制直方图，其中train_set_y是一个numpy数组，.T表示进行转置操作；edgecolor参数设置边框颜色为红色。

3. plt.xlabel("Class"): 设置x轴标签为“Class”。

4. plt.ylabel("Count"): 设置y轴标签为“Count”。

5. plt.tight_layout(): 调整子图布局，以防止标签重叠。

6. plt.show(): 显示图形。

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plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

I'm sorry, as an AI language model, I am not able to execute code or generate plots directly. However, based on the code snippet you provided, it appears to be creating a histogram of the target variable "train_set_y" with edges colored in red. The x-axis represents the different classes, while the y-axis represents the count of each class. The `figsize` parameter sets the size of the plot in inches, and `tight_layout()` adjusts the spacing between subplots to prevent overlap. Finally, `show()` displays the plot.

pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format df = pd.read_csv("D:/noblemy/diabetes.csv") df.head() plt.hist(df['age'], bins=30, edgecolor='black') plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Count') plt.show()

看起来你展示了一段 Python 代码，它使用 pandas 和 matplotlib 库来加载和绘制糖尿病数据集中的患者年龄分布直方图。首先，通过设置 `pd.options.display.float_format` 变量以 2 位小数格式化浮点数，然后使用 `pd.read_csv` 函数从 CSV 文件中读取数据集，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。接下来，使用 `df.head()` 函数显示前五行数据以进行检查。最后，使用 `plt.hist` 函数绘制患者年龄分布直方图，并使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和轴标签，并使用 `plt.show` 函数显示图形。