groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7] i = 1 # plot each column pyplot.figure() for group in groups: pyplot.subplot(len(groups), 1, i) pyplot.plot(values[:, group]) pyplot.title(dataset.columns[group], y=0.5, loc='right') i += 1

这段代码是用来绘制数据集中每一列的折线图。假设`values`是一个包含数据集所有行的数组，`dataset.columns`是数据集的列名列表。

首先，定义了一个`groups`列表，其中包含要绘制的列的索引。然后，通过循环遍历每个组，使用`pyplot.subplot()`函数创建一个子图，并在每个子图上绘制对应列的数据。`pyplot.title()`函数用来设置每个子图的标题，标题内容为对应列的名称。

整个过程会生成一个垂直排列的多个子图，每个子图对应数据集的一列，并显示相应列的折线图。

相关问题

values = df.values # 指定要可视化的例 groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7] i = 1 # plot each column plt.figure(figsize=(8,6)) for group in groups: plt.subplot(len(groups), 1, i) plt.plot(values[:, group]) plt.title(df.columns[group], y=0.5, loc='right') i += 1 plt.show()

这段代码使用 matplotlib 库对数据集进行可视化，具体操作如下：

1. 将 DataFrame 对象 df 中的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 values。

2. 指定要可视化的列的索引，即 groups 变量中的值。这里选取了除了 'wnd_dir' 列以外的所有列。

3. 针对每一列，使用 subplot 函数创建一个子图，并在该子图中绘制该列的数据。其中，子图的数量等于要可视化的列数。

4. 在每个子图的右上角添加该列的名称作为标题。

5. 将绘制好的所有子图显示出来。

需要注意的是，这段代码中的可视化方式可能不适用于所有类型的数据集。在实际应用中，需要根据数据的特点和分析的目的选择合适的可视化方法。