f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["#9b59b6","#3498db",]) #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间 sns.distplot(ruesult_df['fav'],bins=30,kde=True,label='123',ax=ax[0]) sns.distplot(ruesult_df['cart'],bins=30,kde=True,label='12',ax=ax[1])代码解释

f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5)) sns.set_palette(["..."]) 这行代码的作用是创建一个包含两个子图的画布，大小为12*5，同时设置 seaborn（一个常用的可视化库）的调色板为指定颜色。

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mport numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

你可以通过调整 `plt.subplots_adjust()` 方法中的参数来调整热力图和色阶图之间的距离。具体来说，你可以将 `left` 和 `bottom` 的值减小，例如：

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1)

这将把热力图和色阶图向左和向下移动一些，从而使它们之间的距离变小。你可以根据需要适当调整这些参数的值。

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的预测标签。生成的混淆矩阵可视化图使用了热图（heatmap）的形式，用不同颜色表示不同的混淆矩阵值，同时在每个格子中显示了具体的值。通过该可视化图，我们可以直观地看出模型的预测结果和真实结果之间的差异。