scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}是什么意思

scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3} 是一个参数字典，用于设置散点图的样式。其中，marker表示散点的形状，'.'表示圆点；s表示散点的大小，3表示大小为3；alpha表示散点的透明度，0.3表示透明度为0.3。

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sns.regplot(x=col, y='target', data=data_train, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's': 3, 'alpha': 0.3}, line_kws={'color': 'k'})

这是一个使用 seaborn 库中的 regplot 函数进行数据可视化的代码片段。其中，x 表示要绘制的横坐标列的名称，y 表示要绘制的纵坐标列的名称，data_train 是要绘制的数据集，ax 表示要绘制的子图对象，scatter_kws 是散点图的参数设置，line_kws 是回归线的参数设置。具体的参数含义可以查看 seaborn 官方文档。

import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思

这段代码涉及到了Python数据分析和可视化的相关库，主要作用是对训练数据进行分析和可视化。

1. `import warnings`：导入Python的警告模块。
2. `warnings.filterwarnings("ignore")`：忽略所有的警告信息。
3. `%matplotlib inline`：使用Jupyter Notebook的魔法命令，将matplotlib绘制的图形显示在notebook页面中。
4. `sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm)`：使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的直方图，并拟合正态分布曲线。
5. `ax=plt.subplot(1,2,2)`：在当前图形中添加一个子图，子图为1行2列，当前子图为第2列。
6. `res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt)`：使用scipy库绘制训练数据集中'V0'这一列的概率图。
7. `sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm)`：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列的直方图，并拟合正态分布曲线。
8. `res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt)`：使用scipy库绘制训练数据集中某一列的概率图。
9. `ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True)`：使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的密度图。
10. `ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True)`：使用seaborn库绘制测试数据集中'V0'这一列的密度图。
11. `ax = ax.legend(["train","test"])`：给密度图添加图例。
12. `sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'})`：使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列与'target'列之间的回归关系图。
13. `sns.distplot(train_data['V0'].dropna())`：使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列的直方图，并删除缺失值。
14. `ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True)`：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列的密度图。
15. `sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'})`：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列与'target'列之间的回归关系图。
16. `data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1)`：删除训练数据集中'V5'、'V9'、'V11'、'V17'、'V22'、'V28'这6列，并将处理后的数据集赋值给data_train1变量。
17. `train_corr = data_train1.corr()`：计算data_train1中各列之间的相关系数，并将结果保存到train_corr变量中。