如何优化 ：plt.figure(figsize=(8,4))#宽度为8，高度为4 plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(data['price'])#选中一行二列的左图，绘制price价格曲线 plt.subplot(1,2,2) data['price'].plot.box()#在右图中绘制price的箱线图 plt.show()

plt.figure(figsize=(8,4))可以通过以下方式进行优化：

1. 调整图像大小：可以根据需要调整图像的大小，使其更适合显示和打印。可以尝试不同的大小，找到最适合的大小。

2. 调整分辨率：可以通过设置dpi参数来调整图像的分辨率，以获得更清晰的图像。

3. 调整字体大小：可以通过设置字体大小来调整图像中的文字大小，以使其更易于阅读。

4. 调整线条粗细：可以通过设置线条粗细来调整图像中的线条粗细，以使其更易于阅读。

5. 调整颜色：可以通过设置颜色来调整图像中的颜色，以使其更具吸引力和易于阅读。

6. 添加标签和标题：可以添加标签和标题来解释图像中的内容，以使其更易于理解和解释。

7. 调整坐标轴：可以调整坐标轴的范围和标签，以使其更易于理解和解释。

相关问题

def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh])是什么意思

这是一段Python代码，其中定义了一个函数ys_plot_model，函数功能是绘制模型对数据(X,y)的拟合。使用matplotlib库来绘图，首先创建一个大小为8*6的绘图窗口，然后创建一个子图bx。

column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.boxplot(data=data[column[i]], orient="v",width=0.5) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() #kdeplot column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade= True) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)

这段代码的作用是对"data"数据框的每个列进行数据可视化。

首先，通过"data.columns.tolist()"将"data"数据框的列名转换为列表，并将其存储在名为"column"的变量中。

然后，创建一个大小为(12, 4)且分辨率为128的图形对象，使用"plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128)"。

接下来，使用循环遍历范围为8的整数，从1开始。在每次迭代中，使用"plt.subplot(2,4, i + 1)"创建一个2x4的子图网格，并选择当前迭代的子图。

然后，使用"sns.boxplot(data=data[column[i]], orient='v',width=0.5)"绘制第i个列的箱线图，其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据，"orient='v'"表示箱线图的方向为垂直，"width=0.5"表示箱线图的宽度为0.5。

或者，使用"sns.kdeplot(data=data[column[i]],color='blue',shade=True)"绘制第i个列的核密度估计图，其中"data=data[column[i]]"表示要绘制的数据，"color='blue'"表示曲线的颜色为蓝色，"shade=True"表示在曲线下方填充阴影。

在每个子图中，使用"plt.ylabel(column[i], fontsize=12)"添加y轴标签，标签内容为当前迭代的列名。

通过"plt.tight_layout()"可以调整子图之间的间距和布局。

最后使用"plt.show()"显示图形。

另外，代码中还包含了一个额外的部分，使用"sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde')"绘制了一个散点图矩阵，并选择了核密度估计作为对角线上的图形。然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件，分辨率为256 dpi。