``` sns.countplot(x='Embarked',data=train,palette='Set1') plt.show() train['Embarked'].value_counts()```为该代码写上注释

# 使用Seaborn库绘制计数直方图，对训练数据集(train)中'Embarked'列的数据分布进行可视化
# palette='Set1' 表示选择Set1颜色集给各个类别赋予不同的颜色区分度
sns.countplot(x='Embarked', # 绘制x轴的数据为'Embarked'列
              data=train,       # 数据源是train数据集
              palette='Set1')   # 配色方案

# 显示图形
plt.show()

# 同时，也通过直接操作DataFrame计算并打印'Embarked'列的值频分布
train['Embarked'].value_counts()   # 输出各'Embarked'值出现的次数

这里，代码首先用`countplot()`函数统计了训练数据集中乘客的登船港口（'Embarked'）的每个值的数量，并通过图形直观展示；然后，通过`.value_counts()`方法进一步得到相同信息的数值形式结果。这有助于理解不同登船港口的选择对于样本分布的影响。