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。

相关问题

_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)

### 回答1：
这段代码是在使用Python的matplotlib库进行绘图时，创建了一个由num_rows行、num_cols列的图像矩阵，并设置了每个子图的大小。同时返回了一个元组，其中第一个元素是图像矩阵对象，第二个元素是子图对象的数组。

### 回答2：
在Python的数据科学领域，matplotlib是一种常用的可视化工具，并且d2l.plt是由动手学深度学习教程提供的一个与matplotlib一起使用的Python模块。

当我们需要在一张图中画多张子图，或者需要在同一个窗口中展示多个图像时，axes参数可以帮助我们快速地完成此任务。其中d2l.plt.subplots()函数可以帮助我们创建所需的图形窗口。

其中num_rows 和 num_cols参数是用来定义子图的行数和列数。figsize参数可用于指定所创建图形的大小。然后，我们就可以通过如下方式来获取所有子图的坐标轴：

fig，axes = d2l.plt.subplots(num_rows， num_cols， figsize=figsize)

这里的fig和axes都是用来处理图形的对象，其中axes是一个包含所有子图坐标轴的二维数组。例如，如果我们需要访问第i行第j列的子图，可以通过以下方式访问：

axes[i，j]

接下来，我们可以使用Matplotlib中的各种函数来绘制我们所需的图形。例如，当我们需要在第i行第j列的子图中画图时，可以使用如下方式来设置该子图的相关属性：

axes[i，j].set_title('title of subplot', fontsize=16)

axes[i，j].set_xlabel('x-axis label', fontsize=14)

axes[i，j].set_ylabel('y-axis label', fontsize=14)

此外，我们还可以使用axes[i，j].plot(x，y)等函数来将数据绘制在特定子图的坐标轴上。

总之，d2l.plt.subplots()函数可以让我们轻松地在同一图形窗口中展示多个子图，并可实现每个子图的相关属性和数据可视化操作。

### 回答3：
d2l.plt.subplots(num_rows， num_cols， figsize=figsize)是一个在Deep Learning from Scratch中经常使用的函数，它用于在Python的Matplotlib库中创建一个包含多行多列子图的图形，其中num_rows和num_cols分别代表要创建的行数和列数，figsize则是图形的大小。

该函数的返回值包含两个对象：第一个对象是包含每个子图的AxesSubplot对象的2D NumPy数组axes，该数组的形状（shape）为(num_rows, num_cols)；第二个对象是一个包含整个图形的Figure对象，我们可以通过该对象来设置图形的整体属性。

对于每个子图，我们可以通过其在axes数组中的位置来对其进行设置和操作，例如设置子图标题、坐标轴标签、刻度位置等。需要注意的是，axes数组是按照从左到右、从上到下的顺序排列的，即axes[0,0]代表的是左上角的子图，axes[0,1]代表右边的子图，而axes[1,0]代表下面的子图，依此类推。

在实际使用中，我们可以根据需要来设置num_rows、num_cols和figsize的值，并通过一个循环来对每个子图进行设置。例如，如果我们要创建一个包含4张子图的图形，那么可以设置num_rows=2，num_cols=2，figsize=(5, 5)，然后使用一个for循环来对每个子图进行设置。具体操作可以参考Deep Learning from Scratch一书中的相关示例。

new_df_cols = new_df.columns old_df_cols = older_df.columns total = set(new_df_cols + old_df_cols) new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns] merge_spec = Window.partitionBy(key_column).orderBy("row_priority") ranked_df=new_df.unionByName(older_df).withColumn("rank", F.rank().over(merge_spec)) return self.update_audit_created_column(ranked_df,key_column).where(F.col("rank") == 1).drop("rank", "row_priority")

这段代码用 PySpark 实现了对两个 DataFrame 进行合并和去重的操作，并添加了一些元数据信息。下面是使用 SQL 实现的代码：

-- 选取需要合并的列名
WITH new_cols AS (
  SELECT COLUMN_NAME
  FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
  WHERE TABLE_NAME = 'new_df'
),
old_cols AS (
  SELECT COLUMN_NAME
  FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
  WHERE TABLE_NAME = 'older_df'
),
cols AS (
  SELECT DISTINCT COLUMN_NAME
  FROM (
    SELECT COLUMN_NAME FROM new_cols
    UNION ALL
    SELECT COLUMN_NAME FROM old_cols
  )
),
-- 对 new_df 填充空缺的列，并添加 "row_priority" 列
new_df_filled AS (
  SELECT COALESCE(col1, '') AS col1, COALESCE(col2, '') AS col2, ..., COALESCE(colN, '') AS colN, 0 AS row_priority
  FROM new_df
),
new_df_selected AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY row_priority) AS rank
  FROM (
    -- 选取 new_df 中的列，包括填充空缺的列和 "row_priority" 列
    SELECT col1, col2, ..., colN, row_priority
    FROM new_df_filled
    -- 生成 key_column 列，用于分组
    CROSS JOIN (SELECT col1 AS key_column FROM new_df_filled) key_columns
  )
),
-- 对 older_df 填充空缺的列，并添加 "row_priority" 列
old_df_filled AS (
  SELECT COALESCE(col1, '') AS col1, COALESCE(col2, '') AS col2, ..., COALESCE(colN, '') AS colN, 1 AS row_priority
  FROM older_df
),
old_df_selected AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY row_priority) AS rank
  FROM (
    -- 选取 older_df 中的列，包括填充空缺的列和 "row_priority" 列
    SELECT col1, col2, ..., colN, row_priority
    FROM old_df_filled
    -- 生成 key_column 列，用于分组
    CROSS JOIN (SELECT col1 AS key_column FROM old_df_filled) key_columns
  )
),
-- 合并两个 DataFrame，并去重
merged_df AS (
  SELECT * FROM new_df_selected
  UNION ALL
  SELECT * FROM old_df_selected
),
-- 选取合并后的第一行
final_df AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_column ORDER BY rank) AS row_num
  FROM merged_df
)
SELECT col1, col2, ..., colN
FROM final_df
WHERE row_num = 1

这段 SQL 代码的实现原理与 PySpark 代码相同，主要分为以下几个步骤：

1. 获取需要合并的列名。
2. 对 new_df 和 older_df 分别进行填充空缺列、添加 "row_priority" 列和选取列的操作，生成 new_df_selected 和 old_df_selected 两个数据集。
3. 将 two_df_selected 进行合并，并添加 rank 列，用于去重。
4. 选取合并后的第一行，得到最终的去重结果。