sns.distplot(raw_house.price)

`sns.distplot(raw_house.price)` 是使用 seaborn 库绘制直方图和密度曲线的代码。其中 `raw_house` 是一个 pandas DataFrame 对象，`price` 是该 DataFrame 中的一列数据，用于绘制直方图和密度曲线。

直方图是一种常用的数据可视化图形，用于展示一组数据的分布情况。它将数据分成若干个区间，计算每个区间内数据的频数或频率，然后将这些频数或频率表示为柱形图，柱形图的高度表示该区间内数据的频数或频率。

密度曲线则是对数据分布的一种平滑估计，它可以用来更好地展示数据的分布形态。密度曲线是对概率密度函数的估计，用一条连续曲线来近似表示数据的分布情况。

`sns.distplot(raw_house.price)` 的作用是绘制房价数据的直方图和密度曲线，用于观察该数据的分布情况和形态。

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feature_list=list(train_data.columns) feature_list.remove('target') print(feature_list) for i in feature_list: sns.distplot(train_data[{i}]) sns.distplot(test_data[{i}]) plt.title(i) plt.show()

这段代码看起来像是在做数据可视化方面的工作。首先，将训练数据中除了'target'列以外的所有列名存储在名为'feature_list'的列表中。然后，使用Seaborn库中的'distplot'函数对每个特征进行可视化，分别绘制训练数据和测试数据的分布直方图，并在每个图像中添加特征名称作为标题。最后，使用Matplotlib库中的'show'函数显示每个图像。这段代码的目的可能是为了探索数据中各个特征的分布情况，以便更好地理解数据并为后续建模工作做准备。

f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["#9b59b6","#3498db",]) #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间 sns.distplot(ruesult_df['fav'],bins=30,kde=True,label='123',ax=ax[0]) sns.distplot(ruesult_df['cart'],bins=30,kde=True,label='12',ax=ax[1])代码解释

f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["..."]) 这行代码的作用是创建一个包含两个子图的画布，大小为12*5，同时设置 seaborn（一个常用的可视化库）的调色板为指定颜色。