plt.figure(figsize=(16, 8)) sns.set(style="whitegrid") cols = ["Income Classification","Severe Wasting","Wasting","Overweight","Stunting","Underweight" ] 收入 严重消瘦 消瘦 超重 发育迟缓 sns.pairplot(df_country[cols], height = 2.5 ) plt.show();

这段代码的作用是绘制 `df_country` 数据框中包含的几个变量之间的散点图矩阵，用于探索变量之间的关系。具体来说，它使用 `sns.pairplot` 函数绘制了 `cols` 列表中包含的变量之间的散点图矩阵，其中 `height` 参数指定了每个子图的高度，`sns.set` 函数设置了图形的风格，`plt.figure` 函数指定了整个图形的大小，最后使用 `plt.show()` 显示图形。

相关问题

plt.style.use('seaborn-whitegrid') fig = plt.figure(figsize=(20,3)) sns.countplot(y="occupation", data=dataset);

这段代码使用了matplotlib和seaborn库来生成一个水平的柱状图，展示数据集中每个职业出现的次数。

具体来说，它首先设置了绘图的风格为seaborn-whitegrid，然后创建了一个大小为20x3的图像对象fig。接下来，使用seaborn库的countplot函数绘制了一个水平柱状图，y轴表示职业，x轴表示该职业出现的次数。数据来源于名为dataset的数据集。

import seaborn as sns # 处理数据 x = ['ny', 'nyc', 'bronx', 'manhatten', 'staten_island','brooklyn','queens'] y = h_ny_income_median,h_nyc_income_median,h_bronx_income_median,h_manhatten_income_median,h_staten_island_income_median,h_brooklyn_income_median,h_queens_income_median fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) sns.set(style='whitegrid') sns.barplot(x=x, y=y) ax.set_xlabel('Median household income') ax.set_ylabel('Median household income in') ax.set_title('5班509利进腾') sns.despine(left=True, bottom=True) 将该代码修改正确

以下是修改后的代码：

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt

x = ['ny', 'nyc', 'bronx', 'manhattan', 'staten_island','brooklyn','queens'] 
y = [h_ny_income_median, h_nyc_income_median, h_bronx_income_median, h_manhattan_income_median, h_staten_island_income_median, h_brooklyn_income_median, h_queens_income_median]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) 
sns.set_style('whitegrid') 
sns.barplot(x=x, y=y) 
ax.set_xlabel('Boroughs') 
ax.set_ylabel('Median household income in USD') 
ax.set_title('Median Household Income in NYC Boroughs') 
sns.despine(left=True, bottom=True)

修改内容：
1. 导入了 matplotlib.pyplot 库
2. 将变量名中的 `manhatten` 修改为正确的 `manhattan`
3. 在 `sns.set_style` 函数中传入了参数 `'whitegrid'`，以设置白色网格样式
4. 在 `ax.set_xlabel` 函数中传入了参数 `'Boroughs'`，以设置 x 轴标签
5. 在 `ax.set_ylabel` 函数中传入了参数 `'Median household income in USD'`，以设置 y 轴标签
6. 在 `ax.set_title` 函数中传入了参数 `'Median Household Income in NYC Boroughs'`，以设置图表标题