sns.pointplot(x="hour", y="count", hue="weekday", hue_order=weekday_order, ci=None, data=train)

这是一个使用 seaborn 库中的 pointplot 函数将训练集数据中的 hour 和 count 两个变量进行可视化的代码。其中，x 轴代表小时数，y 轴代表该小时内的计数数量。hue 参数指定按照 weekday 进行分类，并按照给定的 weekday_order 进行排序。ci=None 参数表示不绘制置信区间。数据来源为 train 数据集。

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如何对ln1=sns.pointplot(x='ID',y='北京',data=df) ln2=sns.pointplot(x='ID',y='上海',color='red',data=df) ln3=sns.pointplot(x='ID',y='广州',color='green',data=df)添加图例

要为这些线条添加图例，可以使用`matplotlib.pyplot.legend()`函数。在绘制完这些线条之后，可以调用该函数来添加图例。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

ln1 = sns.pointplot(x='ID', y='北京', data=df)
ln2 = sns.pointplot(x='ID', y='上海', color='red', data=df)
ln3 = sns.pointplot(x='ID', y='广州', color='green', data=df)

plt.legend(labels=['北京', '上海', '广州'])
plt.show()

在这个示例中，`plt.legend(labels=['北京', '上海', '广州'])`用于添加图例，`labels`参数指定了每个线条对应的标签。你可以根据需要修改标签的内容。最后，调用`plt.show()`来显示图形。

sns.FacetGrid(data=data,size=9,aspect=2).\ map(sns.pointplot,'Stunting','Overweight','LLDC or SID2',palette="deep",ci=None).\ add_legend() plt.show()

这段代码使用了Seaborn库的FacetGrid功能，创建了一个分面网格图，然后使用pointplot函数在每个小图中绘制了点图。让我来解释一下您的代码：

- `sns.FacetGrid(data=data,size=9,aspect=2)`：创建了一个大小为9x2的分面网格图，其中`data`是数据集，`size`指定了网格图的高度，`aspect`指定了网格图的宽度和高度的比例。

接下来，使用`map`函数将pointplot应用于每个小图。参数说明如下：

- `'sns.pointplot'`：指定要应用的绘图函数为pointplot。
- `'Stunting'`、`'Overweight'`和`'LLDC or SID2'`：分别指定x轴、y轴和hue参数的数据列。
- `'palette="deep"'`：指定绘图使用的调色板为"deep"。
- `'ci=None'`：设置不计算置信区间。

然后，使用`add_legend()`函数为图形添加图例。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

请确保在运行此代码之前已经导入了Seaborn库，并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误，请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。