data.hist(figsize=(20, 15)) plt.show()如何在这段代码中加入学号,姓名
时间: 2024-02-12 11:02:47 浏览: 25
在这段代码中加入学号和姓名可以通过添加标题来实现,例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设学号为123456,姓名为小明
fig = data.hist(figsize=(20, 15))
fig.suptitle('Histogram (Student ID: 123456, Name: Xiao Ming)', fontsize=20)
plt.show()
```
其中,`fig`是用于绘制直方图的对象,通过`fig.suptitle()`函数可以添加标题。在标题中添加学号和姓名的信息即可。
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%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt data.hist(bins=50,figsize=(20,15)) plt.show() 如何将这个代码改成密度图
可以使用 `density=True` 参数将直方图转换为密度图。以下是修改后的代码:
```
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用 density=True 参数绘制密度图
data.plot(kind='density', figsize=(20,15))
plt.show()
```
注意,在这里我们使用了 `data.plot()` 方法而不是 `data.hist()` 方法。这是因为 `hist()` 方法只能绘制直方图,而 `plot()` 方法可以绘制多种类型的图表,包括密度图。
详细解释df_a[continuous_cols].hist(bins=25,figsize=[15,20]) plt.show()
这段代码的作用是绘制 DataFrame 中的连续变量(continuous_cols)的直方图(histogram),并设置每个直方图的箱子数为 25,图表的尺寸为 15*20。然后使用 plt.show() 函数将图表显示出来。
其中,df_a 是一个 DataFrame 对象,continuous_cols 是一个包含列名的列表,用于指定要绘制直方图的列。hist() 函数将 DataFrame 中的每个连续列分别绘制直方图,并将它们排列在一起,以便进行比较。箱子数是直方图的一个参数,它指定了将数据分成多少个区间(或箱子),用于计算每个区间内的观测频率。图表的尺寸是通过 figsize 参数设置的,它接受一个包含两个数字的列表,分别表示图表的宽度和高度。plt.show() 函数用于将图表显示在屏幕上。