plt.figure(figsize=(14, 5)) for i in range(len(degrees)):#有三个degrees ax = plt.subplot(1, len(degrees), i + 1)#控制子图，总共三个子图 plt.setp(ax, xticks=(), yticks=())

这段代码的作用是创建一个大小为14x5的图形窗口，并创建一个由三个子图组成的图形。在每个子图中，我们将不显示x轴和y轴的刻度线。这个循环中的变量 degrees 是一个包含三个度数的列表，每个度数都对应于一个子图。`plt.subplot(1, len(degrees), i+1)`这个函数是用来创建子图的，其中1表示我们希望在一行中创建子图，`len(degrees)`表示我们希望创建的子图的数量，而`i+1`表示我们当前正在创建的子图的索引。最后，`plt.setp`函数用于设置子图的属性，包括x轴和y轴的刻度线。

相关问题

修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()

修改后的代码如下：

Ca_feature.remove('描述')
col1 = Ca_feature
plt.figure(figsize=(20,10))
j = 1
for col in col1:
    ax = plt.subplot(4,5,j)
    ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red')
    plt.title(col)
    j += 1
k = 11
for col in col1:
    ax = plt.subplot(4,5,k)
    ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan')
    plt.title(col)
    k += 1
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3)
plt.show()

主要修改是将 `Ca_feature.remove('描述')` 放在代码块的第一行，以确保在进行后续操作之前先移除 '描述' 列。同时，将 `j` 和 `k` 的初始值设置为 1 和 11，以便在两个循环中正确设置子图的位置。

# 显示良性的分类正确的前8个图像 def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() # 显示良性的分类错误的前8个图像 w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(mis_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) + "\n" + " Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]])) plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行下面

# 定义一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称
def Transfername(namecode):
    if namecode == 0:
        return "Benign"
    else:
        return "Malignant"

# 设置图像宽度和高度
w = 60
h = 40

# 显示分类正确的前 8 个良性图像
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
columns = 4
rows = 2
for i in range(len(prop_class)):
    ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1)
    ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) 
                 + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]]))
    plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest')
plt.show()

# 显示分类错误的前 8 个良性图像
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))
columns = 4
rows = 2
for i in range(len(mis_class)):
    ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1)
    ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[mis_class[i]]) 
                 + "\n" + "  Actual result: " + Transfername(Y_test[mis_class[i]]))
    plt.imshow(X_test[mis_class[i]], interpolation='nearest')
plt.show()

以上代码用于显示分类正确和分类错误的前 8 个良性乳腺肿瘤图像。首先定义了一个函数 Transfername，用于将标签编码转换为具体的分类名称。接着设置了图像的宽度和高度。

然后使用 matplotlib 库显示分类正确的前 8 个良性图像。使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。

接下来使用 matplotlib 库显示分类错误的前 8 个良性图像，同样使用 fig.add_subplot 方法添加子图，设置子图的标题为预测结果和实际结果的分类名称，使用 imshow 方法显示图像。

注意，在显示分类正确的图像和分类错误的图像时，需要分别使用两个不同的 for 循环和不同的数据列表(prop_class 和 mis_class)。