corn['class'].value_counts().sort_index().plot.bar()

这是一条Python代码，它的功能是统计数据框corn中某一列（'class'）的不同取值出现次数，并按照取值排序后制作柱状图。具体来说，代码中的".value_counts()"函数用于统计不同取值出现次数，".sort_index()"函数用于按照取值排序，".plot.bar()"函数用于制作柱状图。

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# Bar plot for gender sns.countplot(x='gender', data=df) for i in range(len(df['gender'].value_counts().index)): plt.text(i, df['gender'].value_counts()[i], df['gender'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom') plt.title('Gender Distribution') plt.show()

这段代码使用 Seaborn 和 Matplotlib 函数库绘制了一个垂直条形图，用于显示糖尿病数据集中男女患者的数量分布情况。首先，使用 `sns.countplot` 函数创建一个计数图，其中 `x='gender'` 表示按性别进行计数并绘制条形图，而 `data=df` 表示使用 `df` 数据帧中的数据。接下来，使用 `for` 循环和 `plt.text` 函数，在每个条形图的顶部添加计数值。最后，使用 `plt.title` 函数添加标题，使用 `plt.show` 函数显示图像。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) df1['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show()

这段代码的作用是绘制一个线性图表，其中x轴为薪资水平，y轴为该薪资水平所对应的人数。该图表的尺寸为8x7，通过调用DataFrame的value_counts()方法来计算每个薪资水平对应的人数，并通过sort_index()方法对结果进行排序。最后通过plot.line()方法将结果绘制成线性图表并展示出来。