sns.barplot(list(range(1,79)), pca_full.explained_variance_ratio_,ax=axes)
时间: 2023-06-19 15:03:11 浏览: 54
这段代码使用了Seaborn库中的barplot函数,用于绘制条形图。其中,第一个参数是x轴数据,使用了range函数生成了1到78的数字列表,第二个参数是y轴数据,使用了PCA对象pca_full的explained_variance_ratio_属性,表示每个主成分的方差解释率。第三个参数ax表示将绘制的图形放在哪个子图中,这里使用了一个名为axes的子图。
相关问题
sns.barplot(x = x_data, y = y_data)
这是使用 seaborn 库绘制柱状图的代码。具体来说,x_data 是指定柱状图的 x 轴数据,y_data 是指定柱状图的 y 轴数据。sns.barplot() 方法会根据这两个数据绘制出柱状图。在绘制柱状图时,seaborn 会自动进行一些美化处理,如添加标签、调整颜色等。可以通过修改 sns.barplot() 的参数来自定义柱状图的样式。
Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()
这段代码是用来进行数据可视化的,主要是通过使用Python的`pandas`和`matplotlib`库来创建柱状图。下面是对代码的解释:
1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre)`:这行代码使用`pd.crosstab`函数创建一个数据透视表,用于计算不同平台和不同游戏类型之间的交叉计数。
2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)`:这行代码计算每个平台上的游戏类型总数,并按降序排列。
3. `Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按平台对销售额进行分组,并计算每个平台的全球销售总额,然后按降序排列。
4. `Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按游戏类型对销售额进行分组,并计算每种类型的全球销售总额,然后按降序排列。
5. `f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100)`:这行代码创建一个包含3个子图的画布对象,并指定画布的尺寸和分辨率。
6. `sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图,并将结果显示在第一个子图上。
7. `ax[0].set_title('Platform_Genre')`:这行代码设置第一个子图的标题为'Platform_Genre'。
8. `sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第二个子图上。
9. `ax[1].set_title('Platform_Global_Sales')`:这行代码设置第二个子图的标题为'Platform_Global_Sales'。
10. `sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制游戏类型和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第三个子图上。
11. `ax[2].set_title('Genre_Global_Sales')`:这行代码设置第三个子图的标题为'Genre_Global_Sales'。
12. `plt.show()`:这行代码显示所有的子图。
这段代码的目的是展示不同平台、游戏类型以及全球销售额之间的关系,通过柱状图可以直观地观察到各个变量之间的差异和趋势。