plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()
时间: 2024-05-30 10:12:54 浏览: 77
I'm sorry, as an AI language model, I am not able to execute code or generate plots directly. However, based on the code snippet you provided, it appears to be creating a histogram of the target variable "train_set_y" with edges colored in red. The x-axis represents the different classes, while the y-axis represents the count of each class. The `figsize` parameter sets the size of the plot in inches, and `tight_layout()` adjusts the spacing between subplots to prevent overlap. Finally, `show()` displays the plot.
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解释plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()
1. plt.figure(figsize=(4, 3)): 设置画布大小为4x3英寸。
2. plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red'): 绘制直方图,其中train_set_y是一个numpy数组,.T表示进行转置操作;edgecolor参数设置边框颜色为红色。
3. plt.xlabel("Class"): 设置x轴标签为“Class”。
4. plt.ylabel("Count"): 设置y轴标签为“Count”。
5. plt.tight_layout(): 调整子图布局,以防止标签重叠。
6. plt.show(): 显示图形。
pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format df = pd.read_csv("D:/noblemy/diabetes.csv") df.head() plt.hist(df['age'], bins=30, edgecolor='black') plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Count') plt.show()
看起来你展示了一段 Python 代码,它使用 pandas 和 matplotlib 库来加载和绘制糖尿病数据集中的患者年龄分布直方图。首先,通过设置 `pd.options.display.float_format` 变量以 2 位小数格式化浮点数,然后使用 `pd.read_csv` 函数从 CSV 文件中读取数据集,并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。接下来,使用 `df.head()` 函数显示前五行数据以进行检查。最后,使用 `plt.hist` 函数绘制患者年龄分布直方图,并使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和轴标签,并使用 `plt.show` 函数显示图形。
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