用sql语句查询Show the stadium and the number of goals scored in each stadium.

可以使用如下的 SQL 查询语句：

SELECT Matches.stadium, COUNT(Goals.matchid) AS num_goals
FROM Matches
INNER JOIN Goals ON Matches.id = Goals.matchid
GROUP BY Matches.stadium;

这个查询语句将会返回每个球场的名称以及在该球场上进球的数量。它使用了一个内连接将 Matches 和 Goals 两个表连接在一起，然后使用 GROUP BY 子句按照球场名称进行分组，并使用 COUNT 函数统计每个球场上进球的数量。

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解释下面代码top5_attendance = matches.sort_values(by='Attendance',ascending=False)[:5] top5_attendance top5_attendance['VS'] = top5_attendance['Home Team Name'] + " VS " + top5_attendance['Away Team Name'] plt.figure(figsize = (12,10)) ax = sns.barplot(y = top5_attendance['VS'], x = top5_attendance['Attendance']) sns.despine(right = True) plt.ylabel('Teams') plt.xlabel('Attendence Number') plt.title('Top5 Hottest Match') for i, s in enumerate("Stadium: " + top5_attendance['Stadium'] + "\nDate: " + top5_attendance['Datetime']+"\nAttendance: " + top5_attendance['Attendance'].astype(str)): ax.text(2000, i, s, fontsize = 14, color = 'white') plt.show()

这段代码是用来展示最热门的五场比赛的出勤人数和比赛信息的。首先，通过对比赛数据按照出勤人数进行排序，得到出勤人数最多的前五场比赛。然后，将这五场比赛的主队和客队名称组合成“VS”的形式，并将其添加到数据框中。接着，使用seaborn库中的barplot函数绘制出勤人数的条形图，并在图表中添加比赛信息。最后，使用text函数在图表中添加比赛场馆、日期和出勤人数的信息。

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码

这段代码是一个函数和一些绘图代码的组合，可以逐行解释如下：

1. `def aggregate_diagnostic(y_dic):`：定义了一个名为 `aggregate_diagnostic` 的函数，该函数的输入是一个字典 `y_dic`。

2. `tmp = []`：创建了一个空列表 `tmp`。

3. `for key in y_dic.keys():`：遍历字典 `y_dic` 中的所有键。

4. `if key in agg_df.index:`：如果当前键在 `agg_df` 的索引中存在，执行下一步。

5. `tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)`：将 `agg_df` 中当前键对应行的 `diagnostic_class` 值添加到列表 `tmp` 中。

6. `return list(set(tmp))`：返回去重后的 `tmp` 列表，即对输入字典 `y_dic` 中所有键对应的 `diagnostic_class` 值进行去重操作。

7. `Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic)`：将 `Y` 数据集中 `scp_codes` 这一列的每个元素作为输入，调用 `aggregate_diagnostic` 函数，并将函数返回值赋值给 `Y` 数据集中的 `diagnostic_superclass` 列。

8. `Y.columns`：输出 `Y` 数据集的列名。

9. `plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0)`：设置绘图时的图片尺寸。

10. `plt.figure()`：创建一个新的绘图窗口。

11. `plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)`：绘制 `X` 数据集中第一个元素的第一列数据，线宽为 1.2。

12. `plt.grid(linestyle='--')`：添加网格线，线型为虚线。

13. `plt.show()`：显示绘图结果。