f,[ax1,ax2,ax3]=plt.subplots(1,3,figsize=(20,5)) sns.countplot(x='BusinessTravel',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax1) sns.countplot(x='Department',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax2) sns.countplot(x='Gender',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax3) ax1.set_title('Business特征分析') ax2.set_title('Depeartment特征分析') ax3.set_title('Gender特征分析') f.suptitle('定类数据类型特征分析',size=20,y=1.1) f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(20,5)) sns.countplot(x='MaritalStatus',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax1) sns.countplot(x='OverTime',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax2) ax1.set_title('MaritalStatus特征分析') ax2.set_title('OverTime特征分析') plt.show()
时间: 2023-06-26 18:03:41 浏览: 44
这段代码使用了matplotlib和seaborn库来绘制多个计数图,用于分析定类数据类型特征在Attrition(离职)中的分布情况。首先通过plt.subplots()方法创建一个1行3列的子图和一个大小为20x5的figure对象,然后分别使用sns.countplot()方法和不同的子图对象ax1、ax2、ax3来绘制三个特征的计数图,并设置图表标题和主标题。接下来再创建一个1行2列的子图和另一个大小为20x5的figure对象,绘制两个其他特征的计数图,并设置标题。最后使用plt.show()方法显示图表。
相关问题
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
这行代码用于创建一个包含两个子图的图像,并将它们赋值给变量 `ax1` 和 `ax2`。具体来说,这个函数会返回一个包含两个元素的元组,第一个元素是一个 Figure 对象,代表整个图像,第二个元素是一个包含两个 AxesSubplot 对象的数组,每个对象代表一个子图。
这个函数的参数 `1, 2` 表示要创建一个 1 行 2 列的子图网格,也就是说,这个图像包含两个子图,一个放在第一列,一个放在第二列。`figsize=(10, 5)` 表示这个图像的大小为 10 英寸宽,5 英寸高。
因此,接下来可以使用 `ax1` 和 `ax2` 来分别操作第一个子图和第二个子图,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('sin(x)')
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('cos(x)')
plt.show()
```
这段代码会画出一个包含两个子图的图像,左边的子图是 sin(x) 的图像,右边的子图是 cos(x) 的图像。每个子图都有一个标题。
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2),我想给子图加上颜色条
要为子图添加颜色条,你可以使用 `colorbar` 函数。在 `plt.subplots` 函数中,通过指定参数 `ax1` 和 `ax2`,我们创建了两个子图 `ax1` 和 `ax2`。然后,你可以在需要添加颜色条的子图上调用 `colorbar` 函数。下面是一个示例代码,展示了如何为两个子图添加颜色条:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
data1 = np.random.random((10, 10))
data2 = np.random.random((10, 10))
# 创建子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
# 绘制第一个子图
im1 = ax1.imshow(data1)
ax1.set_title('Subplot 1')
# 添加颜色条到第一个子图
cbar1 = fig.colorbar(im1, ax=ax1)
# 绘制第二个子图
im2 = ax2.imshow(data2)
ax2.set_title('Subplot 2')
# 添加颜色条到第二个子图
cbar2 = fig.colorbar(im2, ax=ax2)
# 设置整体布局
plt.tight_layout()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先生成了两个随机数据矩阵 `data1` 和 `data2`。然后,我们使用 `plt.subplots` 函数创建了一个包含两个子图的图形窗口,并将其分配给变量 `fig` 和 `(ax1, ax2)`。接下来,我们在每个子图上绘制了热图,并使用 `set_title` 函数设置了子图的标题。然后,我们分别为每个子图调用了 `colorbar` 函数,并将其返回值分别赋值给变量 `cbar1` 和 `cbar2`。最后,我们使用 `tight_layout` 函数设置整体布局,并显示图形。
你可以根据需要调整代码,适应你的具体情况。希望对你有所帮助!