plt.figure() plt.figure(figsize=(10, 3)) plt.subplot(1, 2,1) sns.distplot(data_train['price']) plt.subplot(1,2,2) data_train['price'].plot.box()是什么意思

这段代码是用于绘制两个子图，分别展示数据集中价格（'price'）的分布和箱型图。下面是对代码的解释：

- `plt.figure()` 创建一个新的图形窗口。
- `plt.figure(figsize=(10, 3))` 创建一个新的图形窗口，并设置窗口的大小为宽度10和高度3。
- `plt.subplot(1, 2, 1)` 在当前图形窗口中创建一个1行2列的子图，并激活第一个子图。
- `sns.distplot(data_train['price'])` 在第一个子图中绘制数据集中价格（'price'）的分布图，使用了Seaborn库的`distplot`函数。
- `plt.subplot(1, 2, 2)` 在当前图形窗口中创建一个1行2列的子图，并激活第二个子图。
- `data_train['price'].plot.box()` 在第二个子图中绘制数据集中价格（'price'）的箱型图。

综合起来，这段代码的目的是在同一个图形窗口中创建两个子图，分别展示数据集价格的分布和箱型图，以便进行可视化分析。

相关问题

def tsplot(y, lags=None, title='', figsize=(14, 8)): fig = plt.figure(figsize=figsize) layout = (2, 2) ts_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 0)) hist_ax = plt.subplot2grid(layout, (0, 1)) acf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 0)) pacf_ax = plt.subplot2grid(layout, (1, 1))

这是一个 Python 函数，用于绘制时间序列的图形，其中 y 是时间序列数据，lags 是滞后值，title 是图形的标题，figsize 是图形的大小。函数中使用了 matplotlib 库来绘制图形，其中 layout 是一个元组，用于指定图形的布局，ts_ax、hist_ax、acf_ax 和 pacf_ax 分别是四个子图的坐标轴对象。

plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133

根据提供的代码，plt.figure(figsize=(9, 3))创建了一个大小为9x3的图形窗口。接下来，plt.subplot(131)创建了一个1行3列的子图网格，并选择了第一个子图。然后，plt.bar(names, values)在第一个子图中创建了一个条形图。接着，plt.subplot(132)选择了第二个子图，并在其中创建了一个散点图plt.scatter(names, values)。最后，plt.subplot(133)选择了第三个子图，但是没有在其中创建任何图形。因此，这个子图是空的。