column = data.columns.tolist() fig = plt.figure(figsize=(12,4), dpi=128) for i in range(8): plt.subplot(2,4, i + 1) sns.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1) plt.ylabel(column[i], fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()

这段代码的作用是基于"data"数据框的列名，绘制一个包含8个子图的线性图。

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.lineplot(data=spss[column[i]],lw=1)"绘制第i个列的线性图，其中"data=spss[column[i]]"表示要绘制的数据，"lw=1"表示线条的宽度为1。

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

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。