解释下这段代码plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks(rotation=40) plt.scatter(info['地区'].head(20),info['死亡人数'].head(20)) plt.title("前二十地区死亡人数散点图", fontsize=14) plt.show()
时间: 2024-04-26 22:21:05 浏览: 6
这段代码使用了 Python 的数据可视化库 Matplotlib 来绘制散点图。具体解释如下:
- `plt.figure(figsize=(10, 10))`:创建一个大小为 10x10 的绘图窗口,用于展示后面的散点图。
- `plt.xticks(rotation=40)`:旋转 x 轴刻度标签 40 度,使其更易于阅读。
- `plt.scatter(info['地区'].head(20),info['死亡人数'].head(20))`:绘制散点图,x 轴使用前 20 个地区的名称,y 轴使用前 20 个地区的死亡人数。
- `plt.title("前二十地区死亡人数散点图", fontsize=14)`:设置图表的标题为 "前二十地区死亡人数散点图",字体大小为 14。
- `plt.show()`:展示绘制好的散点图。
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解释这行代码plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(Xi, Yi, color='red', label='Sample data', linewidth=2)
这行代码使用了 matplotlib 库来创建一个新的图形对象,并设置其尺寸为 8x6 英寸。
接下来,代码调用 scatter 函数来绘制散点图。参数 Xi 和 Yi 分别是数据点的 x 坐标和 y 坐标。color 参数设置散点的颜色为红色,label 参数设置散点图的图例标签为 "Sample data",linewidth 参数设置散点的边界线宽度为 2。
这行代码的目的是在新创建的图形对象中绘制一个散点图,以可视化样本数据。
plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133
根据提供的代码,plt.figure(figsize=(9, 3))创建了一个大小为9x3的图形窗口。接下来,plt.subplot(131)创建了一个1行3列的子图网格,并选择了第一个子图。然后,plt.bar(names, values)在第一个子图中创建了一个条形图。接着,plt.subplot(132)选择了第二个子图,并在其中创建了一个散点图plt.scatter(names, values)。最后,plt.subplot(133)选择了第三个子图,但是没有在其中创建任何图形。因此,这个子图是空的。