fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(14,5)) sns.countplot(x='cp',data=data,hue='target',palette='Set3',ax=ax[0]) ax[0].set_xlabel("胸痛类型") data.cp.value_counts().plot.pie(ax=ax[1],autopct='%1.1f%%',explode=[0.01,0.01,0.01,0.01],shadow=True, cmap='Blues') ax[1].set_title("胸痛类型")

这段代码的作用是绘制一个展示心脏病数据集中胸痛类型分布情况的图表。其中，使用了Seaborn库中的countplot函数和Matplotlib库中的pie函数来分别绘制条形图和饼图。

在第一行代码中，使用了plt.subplots函数创建了一个包含1行2列的图表，并指定了其大小为14x5。接下来，使用了Seaborn库中的countplot函数来绘制胸痛类型和目标变量之间的条形图，并使用了hue参数来指定目标变量对条形图进行分组。此外，还指定了调色板为Set3。

在第三行代码中，首先使用了value_counts函数统计了胸痛类型的分布情况，并使用plot函数绘制了一个饼图。其中，autopct参数用于显示每个扇形所占百分比，explode参数用于指定每个扇形的偏移量，shadow参数用于显示阴影效果，cmap参数用于指定颜色映射。最后，使用set_title函数设置了饼图的标题。

总之，这段代码的作用是使用条形图和饼图展示心脏病数据集中胸痛类型的分布情况，并将不同类型的胸痛与目标变量进行对比。