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

plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.subplot(221)

This code creates a figure with a size of 10 by 8 inches and creates a subplot with a grid of 2 rows and 2 columns, and selects the first plot in the grid (top left).

plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(activation_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来展示卷积神经网络中某一层的输出结果。具体来说，它做了以下几个步骤：

1. 使用plt.figure()函数创建一个新的画布，并指定画布大小为(10, 10)。

2. 使用for循环遍历32个卷积核，并在每个迭代中执行以下操作：

3. 使用plt.subplot()函数创建一个子图，并指定子图在画布中的位置。具体来说，它使用4行8列的子图布局，而每个子图的位置由i+1决定。

4. 使用plt.imshow()函数将第i个卷积核的输出结果可视化。注意，np.squeeze()函数用于删除数组中的单维度条目，以便于将其传递给plt.imshow()函数进行绘图。cmap参数用于指定使用的颜色映射，默认值为'viridis'，这里使用'gray'表示灰度图。

5. 最后使用plt.show()函数将画布显示出来。

总之，这段代码用于可视化卷积神经网络中某一层的卷积核的输出结果，以便于理解神经网络的特征提取过程。