plt.hist(values,bins,alpha=0.5)

这是一个关于Python中Matplotlib库中的hist()函数的问题，属于技术问题，可以回答。hist()函数用于绘制直方图，其中values是数据数组，bins是直方图的柱子数量，alpha是透明度参数。

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解释这段代码 lm = sns.lmplot(x = 'Age',y = 'Fare',data = titanic,hue = 'Sex' , fit_reg=False) #创建绘图 lm.set(title = 'Fare x Age') #设置标题 axes = lm.axes #获取axes对象并对其进行调整 axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) plt.show() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending=False)# 将值从顶部到最小值排序，并对前5项进行切片 print(df) binsVal = np.arange(0,600,10)# 使用numpy创建存储箱间隔 print(binsVal)# 创建绘图 plt.hist(df,bins= binsVal) plt.xlabel("Fare") # 设置标题和标签 plt.ylabel('Frequency') plt.title("Fare Payed Histrogram") plt.show() import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pd.set_option('display.width',1000) url = 'train.csv' titanic = pd.read_csv(url) print(titanic.head()) result_plot = train.hist(bins=50, figsize=(14, 12)) # 找到类别都为0 的 cond_0 = y == 0 cond_1 = y == 1 #获取到类别为0的Pclass的数据 az = plt.subplot(1,1,1) X['Pclass'][cond_0].plot(kind='hist',bins=100,density = True) X['Pclass'][cond_1].plot(kind='hist',bins=10,density = True,alpha = 0.8) az.set_title("乘客等级") plt.show()

这段代码主要是使用matplotlib和seaborn库对数据进行可视化展示。具体解释如下：

1. 使用seaborn库中的lmplot函数绘制了一个散点图，展示了数据集中年龄和船票价格之间的关系，并使用不同的颜色表示男女乘客的不同。

2. 对绘制出的图表进行调整，设置了标题和坐标轴的范围。

3. 使用matplotlib库中的hist函数绘制了一个展示船票价格分布情况的直方图，其中bins参数表示将数据分为多少个区间，从而确定直方图的宽度。

4. 使用pandas库中的read_csv函数读取数据集。

5. 使用pandas库中的hist函数绘制数据集中各个属性的直方图。

6. 使用matplotlib库中的subplot函数获取绘图对象，并对其进行调整，展示了乘客等级的分布情况。

总之，这段代码主要是为了对数据进行可视化展示，以便更好地理解数据集的特征和分布情况。

plt.hist()函数

好的，plt.hist()函数是用于绘制直方图的函数，可以用于可视化数值数据的分布情况。函数的语法如下：

plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, cumulative=False, alpha=1.0, color=None, label=None)

其中，参数x是要绘制直方图的数据，可以是一个一维数组或者一个列表；bins参数指定直方图的条形数，range参数指定数据的范围，density参数用于标准化直方图，cumulative参数用于绘制累积分布直方图，alpha参数指定直方图的透明度，color参数指定直方图的颜色，label参数用于添加标签。

以下是一个简单的例子，用于演示plt.hist()函数的用法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20, color='skyblue')

# 添加标题和标签
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们使用numpy库生成了一个包含1000个随机数的数组，然后使用plt.hist()函数绘制了这些数据的直方图。我们设置了直方图的条形数为20，颜色为skyblue，并添加了标题和标签。最后，我们使用plt.show()函数显示了这个图形。