import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) faisal['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show这段代码作用
时间: 2024-05-17 21:16:03 浏览: 18
这段代码的作用是创建一个基于matplotlib库的折线图,其中x轴表示薪资(salary),y轴表示该薪资对应的数据集中的计数值。具体来说,代码中的第一行导入了matplotlib.pyplot模块,并将其命名为plt;第二行创建了一个大小为8x7的图像窗口;第三行对数据集faisal中的薪资列进行计数,并按照薪资从小到大的顺序排序;第四行调用plot函数绘制折线图,并使用show函数显示出来。
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import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) df1['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show()
这段代码的作用是绘制一个线性图表,其中x轴为薪资水平,y轴为该薪资水平所对应的人数。该图表的尺寸为8x7,通过调用DataFrame的value_counts()方法来计算每个薪资水平对应的人数,并通过sort_index()方法对结果进行排序。最后通过plot.line()方法将结果绘制成线性图表并展示出来。
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()
这是一个 Python 代码片段,用于绘制散点图。
首先,`import matplotlib.pyplot as plt` 用于导入 Matplotlib 库,该库提供了丰富的绘图功能。然后,`plt.figure(figsize = (80,80))` 创建了一个新的画布,并设置画布大小为 80 x 80 英寸。
接下来,`faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary')` 用于绘制散点图,其中 `faisal` 是数据集,`job_title` 和 `salary` 分别是自变量和响应变量。`.plot.scatter()` 函数表示绘制散点图,其中 `x` 和 `y` 参数分别指定自变量和响应变量的列名。
最后,`plt.show()` 用于显示绘制出的散点图。
这段代码的作用是绘制自变量 `job_title` 和响应变量 `salary` 之间的散点图,以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大,可以更清楚地观察数据点的分布情况。