calendar.available.value_counts

I'm sorry, as an AI language model, I do not have access to your calendar or any data related to it. Can you please provide more context or information so I can assist you better?

相关问题

df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()

这段代码是用来统计DataFrame中`image`列的形状并计数的。其中，`df`是一个DataFrame对象，`'image'`是该对象中的一列数据，每个元素表示一张图片。`map`方法会对每个元素应用一个函数，这里使用了一个lambda函数来获取每张图片的形状，即`(height, width, channels)`。`value_counts()`方法则会统计每种形状出现的次数并返回一个Series对象，其中每个索引表示一种形状，对应的值表示该形状出现的次数。

fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4)) sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0]) sns.displot(adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 10000], kde=False, bins=40, ax=axs[1]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2]) sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False, bins=60, ax=axs[3]) plt.show()完善这段代码使图像在一个画布上生成

可以使用`plt.subplots()`函数来创建一个包含所有子图的画布。修改代码如下：

fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 4))
sns.displot(adata.obs["total_counts"], kde=False, ax=axs[0])
sns.displot(adata.obs["total_counts"][adata.obs["total_counts"] < 10000], kde=False, bins=40, ax=axs[1])
sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"], kde=False, bins=60, ax=axs[2])
sns.displot(adata.obs["n_genes_by_counts"][adata.obs["n_genes_by_counts"] < 4000], kde=False, bins=60, ax=axs[3])

# 移除原始的plt.show()
plt.tight_layout()  # 调整子图之间的间距
plt.show()

这样修改后，所有的子图将在一个画布上生成，并且通过`plt.tight_layout()`函数可以调整子图之间的间距，以确保它们不会重叠。