for col in columns: plt.figure() sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency") plt.show()

这段代码的作用是绘制数据集中每一列的直方图，使用 Seaborn 库中的 histplot 函数。

首先，for 循环遍历数据集中的每一列，然后对于每一列，创建一个新的图形（使用 plt.figure() 函数）。

然后，使用 sns.histplot 函数绘制该列的直方图，其中包括50个条形，带有核密度估计（kde=True），天蓝色（color='skyblue'），透明度为0.7（alpha=0.7），白色边缘（edgecolor='white'）。

接下来，使用 plt.title，plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数添加标题和轴标签。

最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

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for col in columns: plt.figure() sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency")

这代码使用了一个循环来绘制多个直方图。循环中的`columns`表示需要绘制直方图的列名列表。对于每个列名，循环中依次执行以下操作：

1. 使用`plt.figure()`创建一个新的空白图像。
2. 使用`sns.histplot()`函数绘制数据的直方图，其中`data[col]`是指定当前列的数据，`bins=50`指定直方图的柱子数量，`kde=True`表示绘制核密度估计曲线，`color='skyblue'`指定直方图的颜色，`alpha=0.7`指定直方图的透明度，`edgecolor='white'`指定直方图的边框颜色。
3. 使用`plt.title()`函数设置当前图像的标题，标题内容为当前列名。
4. 使用`plt.xlabel()`函数设置当前图像的X轴标签，标签内容为"Value"。
5. 使用`plt.ylabel()`函数设置当前图像的Y轴标签，标签内容为"Frequency"。

这段代码执行完毕后，会在输出窗口中显示出绘制好的多个直方图，每个直方图对应输入数据中的一个列名，可以直观地了解每个列的数据分布情况。

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt columns = data.columns[1:-1] for col in columns: plt.figure() sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency")

这段代码的作用是对给定的数据集中除第一列和最后一列以外的每一列数据进行直方图可视化，并在每张图上添加标题和坐标轴标签。

其中，`seaborn` 库的 `histplot` 函数用于绘制直方图，`matplotlib` 库的 `figure` 函数用于创建新的图形，`title`、`xlabel` 和 `ylabel` 函数用于添加标题和坐标轴标签。

请注意，代码中的 `data` 变量必须是一个包含数据的 Pandas 数据帧（DataFrame）。如果您没有定义 `data` 变量或者没有正确导入 Pandas 库，则代码将无法正常运行。