plt.title('skew='+'{:.4f}'.format(stats.skew(dat[var])))

这行代码是用来添加图表标题的，标题中包含了数据集变量`dat`中变量`var`的偏度(skewness)值。偏度是统计学中用来衡量数据分布偏斜程度的指标，如果数据分布对称，则偏度为0，如果数据分布右偏，则偏度为正，如果数据分布左偏，则偏度为负。

以下是代码的详细解释：

1. `stats.skew(dat[var])`是使用`scipy.stats`模块中的`skew()`函数计算数据集`dat`中变量`var`的偏度值。
2. `'{:.4f}'.format(stats.skew(dat[var]))`是将偏度值四舍五入为小数点后四位，并将其格式化为一个字符串。
3. `'skew='+'{:.4f}'.format(stats.skew(dat[var]))`是将字符串`'skew='`和格式化后的偏度值字符串连接起来，得到一个包含偏度值的字符串。
4. `plt.title('skew='+'{:.4f}'.format(stats.skew(dat[var])))`是将包含偏度值的字符串作为图表的标题，其中`plt`是`matplotlib`模块的别名。

相关问题

plt.title("Loss:{:.4f}".format(loss.item()))

这段代码的作用是设置一个标题，标题的内容是 "Loss: " 以及一个浮点数，这个浮点数是从一个 PyTorch 的 tensor 变量 loss 中提取出来的，然后使用 format 方法将其保留4位小数，并插入到标题字符串中。最终的标题字符串将会显示在通过 plt.show() 函数展示的图像上方。通常这种操作用于可视化训练过程中的损失函数值。

def YingBian2_image(): # 读取数据表格 file_path = r'F:\Glaucoma detection\Yingbian_file' filenames = os.listdir(file_path) Index = 0 c = [] for filename in filenames: print(filename) if Index == 0: c = 'r' s = '2000' elif Index == 1: c = 'g' s = '3300' else: c = 'b' s = '6000' Index += 1 data = pd.read_csv(file_path + '/' + filename).values surf = data[:, :2] + data[:, 3:] fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) # 设置整个图的背景颜色为黑色 fig.patch.set_facecolor('black') plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 这个怎么讲背景全变为黑色

在这个函数中，你可以在 `fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8))` 下面添加一行代码 `fig.patch.set_facecolor('black')`，来设置整个图的背景颜色为黑色，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd

def YingBian2_image():
    # 读取数据表格
    file_path = r'F:\Glaucoma detection\Yingbian_file'
    filenames = os.listdir(file_path)
    
    Index = 0
    c = []
    
    for filename in filenames:
        print(filename)
        if Index == 0:
            c = 'r'
            s = '2000'
        elif Index == 1:
            c = 'g'
            s = '3300'
        else:
            c = 'b'
            s = '6000'
        
        Index += 1
        
        data = pd.read_csv(file_path + '/' + filename).values
        surf = data[:, :2] + data[:, 3:]
        
        fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8))
        fig.patch.set_facecolor('black') # 设置整个图的背景颜色为黑色
        
        plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow')
        plt.colorbar()
        
        plt.title('压力值' + s, fontsize=14)
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        
        plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000)
        plt.show()

注意该方法需要在 `plt.show()` 之前调用。