plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9) sns.violinplot(data['target'], data['chol'], palette = 'colorblind') #绘制小提琴图 plt.title('Relation of Cholestrol with Target', fontsize = 20, fontweight = 30) plt.show()

这段代码使用了Python的matplotlib和seaborn库来绘制小提琴图，以研究胆固醇和心脏病之间的关系。其中，plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 9)用于设置图像的大小，sns.violinplot用于绘制小提琴图，data['target']和data['chol']则表示数据集中心脏病和胆固醇的数据列。最后，plt.title用于设置图像标题，plt.show用于将图像显示出来。

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plt.figure(1 , figsize = (15 , 7)) n = 0 for cols in ['price' , 'royalty' , 'ytd_sales']: n += 1 plt.subplot(1 , 3 , n) plt.subplots_adjust(hspace = 0.5 , wspace = 0.5) sns.violinplot(x = cols , y = 'type' , data = df , palette = 'vlag') sns.swarmplot(x = cols , y = 'type' , data = df) plt.ylabel('type' if n == 1 else '') plt.title('Boxplots & Swarmplots' if n == 2 else '') plt.show()

这段代码是用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 库来绘制三个变量（'price'，'royalty'和'ytd_sales'）在 'type' 属性上的小提琴图和蜂群图。它们被分别显示在一行的三个子图中，每个子图都有一个标题和纵轴标签。这个代码段主要用于数据可视化，以便比较不同类型之间的变量分布情况。

for i in data['WindNumber'].unique(): t = data[(data['WindNumber']==i)] fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 ax = fig.add_sub

图(111) ax.plot(t['Time'], t['WindSpeed'], color='blue', label='风速') ax.plot(t['Time'], t['WindDirection'], color='red', label='风向') plt.title('风机{}数据展示'.format(i)) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('值') plt.legend(loc='best') plt.show()

请问这段代码的作用是什么？