num_features = all_data.select_dtypes(include=['int64','float64','int32']).copy() num_features.drop(['SalePrice'],axis=1,inplace=True) # 去掉目标值房价列 num_feature_names = list(num_features.columns) num_features_data = pd.melt(all_data, value_vars=num_feature_names) g = sns.FacetGrid(num_features_data, col="variable", col_wrap=5, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") plt.show()

这段代码主要是使用 seaborn 库来可视化数据集中所有数值型特征的分布情况，其中包括 int64、float64 和 int32 类型的特征。首先，将所有数值型特征列选出来，并去掉目标值列 SalePrice。然后，将所有数值型特征列进行 melt 操作，将其转化为长格式，即将所有列转化为两列，一列为变量名，一列为变量对应的数值。接着，使用 FacetGrid 函数创建一个多子图网格，每个子图对应一个变量，使用 distplot 函数绘制每个变量对应的数值分布直方图。最后，使用 plt.show() 函数展示图形。