sns.displot(diabetes['age']) plt.figure(figsize=(15, 7)) sns.boxplot(data=diabetes, x='diabetes', y='age') plt.title('Box plot of Age')前diabetes['age'].nunique()什么意思

`diabetes['age'].nunique()` 是 pandas 库中的一个函数，用于计算一个 Series 中不同值的数量，即唯一值的个数。在这个例子中，它是用来计算糖尿病数据集 `diabetes` 中的年龄列 `age` 中的唯一值的数量。

这个值的输出可以帮助我们了解年龄列 `age` 中有多少个不同的年龄值。在做数据分析时，我们可能会根据唯一值的数量来决定使用什么样的可视化方式或分析方法，以更好地理解数据。

相关问题

x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里，pycharm为什么不出现图

在PyCharm中，你需要使用`plt.show()`来显示图形。添加这一行代码后，你的图形应该能够在PyCharm中正确显示。请尝试将以下代码添加到你的脚本中：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme()
np.random.seed(0)

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

x = np.random.randn(100)
ax = sns.displot(x)
plt.show()

这样你就可以在PyCharm中看到生成的图形了。如果还有其他问题，请随时提问！

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。