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")
时间: 2024-01-29 13:04:43 浏览: 38
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。
相关问题
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
这段代码使用 Matplotlib 库创建一个新的图表,并返回一个 Figure 对象和一个 AxesSubplot 对象。其中 figsize 参数用于设置图表的尺寸,以英寸为单位。因此,这段代码创建的图表大小为 15 英寸(宽)x 9 英寸(高)。
可以使用返回的 Figure 对象和 AxesSubplot 对象来添加图形元素,如线条、文本、标题等。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('My Plot')
ax.set_xlabel('X Axis')
ax.set_ylabel('Y Axis')
plt.show()
```
这将创建一个大小为 15 英寸 x 9 英寸的图表,并绘制一个简单的线条图,添加标题和轴标签。
fig,ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
这段代码创建了一个图形窗口(figure)和一个坐标轴(axes),并设置了图形窗口的大小为 15x8。
首先,`fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))` 创建了一个图形窗口和一个坐标轴,并将其赋值给变量 `fig` 和 `ax`。`plt.subplots()` 是 matplotlib 库中用于创建图形窗口和坐标轴的函数。`figsize=(15, 8)` 参数指定了图形窗口的大小为宽度 15 和高度 8。
通过这段代码,可以创建一个具有指定大小的图形窗口和坐标轴,以便后续绘制图表和可视化数据。你可以根据实际需求调整图形窗口的大小。
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