1. 要求绘制出图形 提示： 图片大小figsize=(10,5)

好的，以下是绘制出图形的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))

# 在这里添加绘图的代码

plt.show()

你可以在注释的位置添加你想要绘制的图形代码，然后运行程序即可看到绘制出的图形。

相关问题

plt.subplots(1,figsize=(10,5))是什么

`plt.subplots(1, figsize=(10, 5))` 是使用 Matplotlib 库创建一个包含一个子图的图形对象，并指定子图的大小。

具体来说，`plt.subplots()` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建一个包含一个或多个子图的图形对象。在这个例子中，我们使用参数 `1` 来指定只创建一个子图。

`figsize=(10, 5)` 是 `plt.subplots()` 函数的参数，用于指定子图的大小。`figsize` 参数接受一个元组，包含两个数值，分别表示子图的宽度和高度（以英寸为单位）。在这个例子中，`(10, 5)` 表示子图的宽度为 10 英寸，高度为 5 英寸。

通过创建包含一个子图的图形对象，我们可以在该子图上绘制各种图形，如折线图、散点图、柱状图等。可以使用 Matplotlib 提供的其他函数来添加具体的图形元素、设置坐标轴、添加标题等。

需要注意的是，在执行这段代码之前，我们需要先导入 Matplotlib 库并将其命名为 `plt`，通常使用 `import matplotlib.pyplot as plt` 来实现。

plt.figure(figsize=(16,9)) x=data.iloc[:,7:8] y=data.iloc[:,9:10] df1=pd.DataFrame() df1['CorX']=x df1['CorY']=y g1=sns.jointplot(x='CorX', y='CorY', data=df1, kind='reg', color='k') g1.set_axis_labels('X值','Y值',size=16)

这段代码利用了Python中的Matplotlib和Seaborn库来绘制一个散点图和回归线。首先，通过设定图形大小plt.figure(figsize=(16,9))创建一个16:9的图形。然后，使用Pandas库中的iloc方法选取数据集中第8列和第10列的数据作为x和y轴的值。接下来，创建一个DataFrame对象df1，将x和y轴的值分别存储在该对象的CorX和CorY列中。最后，使用Seaborn库中的jointplot方法创建一个散点图，并通过kind参数指定为reg以绘制回归线。此外，还可以通过color参数指定回归线的颜色。最后，通过set_axis_labels方法设置x和y轴的标签。