说出一下代码的含义，并在横坐标标出以5为刻度间隔的相应刻度。ax=sns.distplot(rate, hist_kws={'color':'green','label':'直方图'}, kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'}, bins=np.arange(min(rate), max(rate)+5,5) ) #参数color样式为salmon,bins参数设定数据片段的数量 ax.set_title("《人世间》电视剧整体情感倾向") plt.show()

这段代码的含义是通过Seaborn库中的distplot()函数绘制一个包含直方图和密度曲线的图表，用于展示电视剧《人世间》的整体情感倾向。其中，直方图用绿色表示，标签为“直方图”；密度曲线用红色表示，标签为“密度曲线”。同时，bins参数设定数据片段的数量，在本代码中为每5个数据为一组，横坐标上标出相应的刻度，以5为间隔。最后，通过ax.set_title()函数设置图表的标题为“《人世间》电视剧整体情感倾向”，并通过plt.show()函数展示图表。

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说出一下代码的含义，并加入参数使得可视化条形图的横坐标刻度间隔为5。ax=sns.distplot(rate, hist_kws={'color':'green','label':'直方图'}, kde_kws={'color':'red','label':'密度曲线'}, bins=20) #参数color样式为salmon,bins参数设定数据片段的数量 ax.set_title("《人世间》电视剧整体情感倾向") plt.show()

这段代码使用了Python中的seaborn库来绘制一个情感倾向的直方图和密度曲线。其中，rate是一个包含情感倾向数据的数组。hist_kws和kde_kws分别代表直方图和密度曲线的样式参数，bins参数指定了数据片段的数量。ax.set_title()设置了图表的标题。

要使得可视化条形图的横坐标刻度间隔为5，可以在sns.distplot()函数中添加一个参数：bins=range(min(rate), max(rate) + 5, 5)。这将指定条形图的刻度范围和间隔。