现有数据集winequality-white.csv 使用numpy、pandas和matplotlib库对其进行处理分析和可视化，具体任务如下：除“quality”列外的12列的直方图可视化 1. 对除“quality”列外的剩余12列数据进行直方图可视化：针对每一列，绘制一个直方图，并将这12个直方图放置在同一张图表中。要求12个直方图按3行4列的排布方式展示在图表中，每个直方图的标题为对应列的名称。 2. 调整直方图的参数，包括颜色、透明度、边框等，以保证可读性和美观度。 3. 保存直方图至本地。以上题目要求对任务编写函数来实现

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 导入所需库

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

2. 加载数据集

df = pd.read_csv('winequality-white.csv', delimiter=';')

3. 定义函数，实现12个直方图的绘制和保存

def plot_hist(df):
    # 获取所有特征列名
    feature_names = df.columns[:-1]
    # 按3行4列的排布方式展示
    fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15))
    # 遍历所有特征列
    for i, feature_name in enumerate(feature_names):
        # 计算直方图的参数
        n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df[feature_name], bins=50, alpha=0.7, color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5)
        # 设置直方图的标题、坐标轴标签和刻度
        axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20)
        axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15)
        axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15)
        axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12)
        # 设置直方图的边框
        for patch in patches:
            patch.set_linewidth(1.5)
            patch.set_edgecolor('black')
    # 紧凑布局
    plt.tight_layout()
    # 保存直方图
    plt.savefig('hist.png')
    # 显示直方图
    plt.show()

4. 调用函数，绘制和保存直方图

plot_hist(df)

绘制出的直方图如下所示：