请修改这段代码使其正确。import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(121) plt.hist(df['age'],bins=range(0,101,5)) plt.title("年龄直方图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("个数") plt.subplot(122) plt.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'],range(0, 101, 5)))['age'].count()) plt.title("年龄曲线图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("频率") plt.savefig('20201208041006age.png') plt.show()

以下是修改后的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax1.hist(df['age'], bins=range(0, 101, 5))
ax1.set_title('年龄直方图')
ax1.set_xlabel('年龄')
ax1.set_ylabel('个数')

ax2.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'], range(0, 101, 5)))['age'].count())
ax2.set_title('年龄曲线图')
ax2.set_xlabel('年龄')
ax2.set_ylabel('频率')

plt.savefig('20201208041006age.png')
plt.show()

主要修改点如下：

1. 使用 `fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))` 创建一个包含两个子图的 figure 对象，并将其分别赋值给 `ax1` 和 `ax2`。
2. 分别使用 `ax1` 和 `ax2` 对象绘制直方图和曲线图，并设置其标题、横轴标签和纵轴标签。注意，这里使用了 `set_title`、`set_xlabel` 和 `set_ylabel` 方法来设置标题和标签，而不是直接在 `title`、`xlabel` 和 `ylabel` 参数中传入字符串。
3. 最后使用 `plt.savefig` 方法将图像保存为文件，并调用 `plt.show()` 显示图像。