plt.hist(data['price'],bins=20,alpha=0.6)

这段代码使用了matplotlib库中的hist()函数绘制data数据集中"price"列的直方图。其中，参数"bins"指定了直方图的柱子数量，"alpha"指定了柱子的透明度。这段代码的作用是将"price"列中的数值分成20个区间（即20个柱子），并将每个区间中的数值统计出来，最终生成一个直方图，用于展示"price"列中各个数值的分布情况。

相关问题

plt.hist(data, bins=30)

`plt.hist(data, bins=30)`是使用Matplotlib库绘制直方图的代码示例。在这段代码中，`data`是要绘制直方图的数据，`bins`表示直方图的柱子数量。

具体解释如下：
- `data`是一个包含数据的数组或列表。
- `bins`参数指定了直方图的柱子数量，用于将数据范围划分为多个区间。这里设置为30表示将数据范围划分为30个区间，每个区间将有一个柱子显示数据的频数。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一组随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 使用Matplotlib绘制直方图
plt.hist(data, bins=30)

# 显示图形
plt.show()

这段代码将会生成一个直方图，横轴表示数据的区间范围，纵轴表示对应区间内数据出现的频数。直方图可以帮助我们了解数据的分布情况，以及数据在不同区间的分布密度。

%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。