解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

这段代码的作用是可视化一个数据集，其中包括一个散点图和一条回归线。其中figsize是设置图的大小，dpi是设置图的分辨率，plt.scatter是画散点图，plt.plot是画回归线，plt.show是展示图形。

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fig = plt.figure(figsize = (15, 4)) plt.scatter(x =df_a['monthly_payment'], y = df_a['total_loan']) plt.xlabel("monthly_payment") plt.ylabel("total_loan") plt.title("monthly_payment overview") plt.show()

这是一段Python代码，用于绘制散点图。具体来说，它使用了matplotlib库中的pyplot模块，创建了一个大小为15x4的图像窗口，并在其中绘制了以df_a数据集的monthly_payment为x轴，total_loan为y轴的散点图。同时，该代码还设置了x轴和y轴的标签，以及图像的标题，并最终显示出图像。

fig = plt. figure() ax = fig. add_subplot(1, 1, 1) ax. scatter(x_data, y_data}) plt. Ion() plt. show()

这段代码用于绘制散点图，其中x_data和y_data是数据点的横纵坐标。具体解释如下：

- fig = plt.figure() 创建一个空白的绘图窗口。
- ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 创建一个子图，其中1表示子图的行数，1表示子图的列数，1表示子图的编号。
- ax.scatter(x_data, y_data) 在子图上绘制散点图，其中x_data和y_data是数据点的横纵坐标。
- plt.ion() 打开交互模式。
- plt.show() 显示图形。