fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,9)) ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category).set_title("每一类食品的数量")都是啥意思

这段代码使用了Python中常用的数据可视化库Seaborn，其目的是将之前统计得到的每个类别的数量(count_by_category)进行可视化展示。

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,9))这行代码是创建一个大小为12x9英寸的画布，并将返回的Figure对象和Axes对象分别赋值给fig和ax两个变量。

ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category)这行代码是使用Seaborn中的barplot函数，将x轴设为各个类别的名称，y轴设为各个类别对应的数量，数据源为之前统计得到的count_by_category数据框。

.set_title("每一类食品的数量")这行代码是为图表添加一个标题，标题内容为"每一类食品的数量"。

最终，这段代码用可视化的方式展示了各个类别对应的数量，方便人们进行直观的比较。

相关问题

fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))

As an AI language model, I cannot display the visualizations. However, the above code creates a figure with a size of 12 inches in width and 8 inches in height using the subplots() function in Matplotlib. This figure can be used to plot various charts and graphs.

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。