fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4)) sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0]) sns.displot(adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 10000], kde=False, bins=40, ax=axs[1]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False, bins=60, ax=axs[3]) # 移除原始的plt.show() plt.tight_layout() # 调整子图之间的间距 plt.show()

这段代码用于绘制四个子图，分别展示了数据集中的四个变量的分布情况。以下是代码的解释：

1. 创建子图对象：
- `fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4))`：创建一个大小为15x4的图形对象，并将其分为1行4列，返回的`axs`是一个包含四个子图对象的数组。

2. 绘制第一个子图：
- `sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0])`：使用Seaborn库的`displot`函数绘制数据集中"total_counts"变量的直方图，并将其显示在第一个子图中。

3. 绘制第二个子图：
- `sns.displot(adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 10000], kde=False, bins=40, ax=axs[1])`：使用Seaborn库的`displot`函数绘制数据集中"total_counts"变量小于10000的值的直方图，并将其显示在第二个子图中。

4. 绘制第三个子图：
- `sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2])`：使用Seaborn库的`displot`函数绘制数据集中"n_genes_by_counts"变量的直方图，并将其显示在第三个子图中。

5. 绘制第四个子图：
- `sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False, bins=60, ax=axs[3])`：使用Seaborn库的`displot`函数绘制数据集中"n_genes_by_counts"变量小于4000的值的直方图，并将其显示在第四个子图中。

6. 调整子图之间的间距：
- `plt.tight_layout()`：调整子图之间的间距，以确保它们之间的布局合适。

7. 显示图形：
- `plt.show()`：显示绘制好的图形。

希望上述解释对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。