怎么把 #创建一个框架(Frame控件)，用于放置图像。 fig_container = tk.Frame(root) fig_container.pack(side="bottom", fill="x", expand=True) # 添加滚动框架 canvas = tk.Canvas(fig_container) canvas.pack(side="left", fill="both", expand=True) scrollbar = tk.Scrollbar(fig_container, orient="vertical", command=canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) canvas.bind("<Configure>", lambda e: canvas.configure(scrollregion=canvas.bbox("all"))) # 将图像框架放入滚动框架中 frame = tk.Frame(canvas) canvas.create_window((0, 0), window=frame, anchor="nw")这段代码和import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取wine数据集 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data" names = ['class', 'alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium', 'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins', 'color_intensity', 'hue', 'od280_od315_of_diluted_wines', 'proline'] data = pd.read_csv(url, names=names) # 按类别绘制散点图 colors = ['red', 'blue', 'green'] classes = [1, 2, 3] for i in range(len(classes)): x = data[data["class"] == classes[i]]["flavanoids"] y = data[data["class"] == classes[i]]["od280_od315_of_diluted_wines"] plt.scatter(x, y, c=colors[i], label=classes[i]) # 添加标题和标签 plt.title("Flavanoids vs OD280/OD315 of Diluted Wines (classified by wine class)", fontsize=16) plt.xlabel("Flavanoids", fontsize=12) plt.ylabel("OD280/OD315 of Diluted Wines", fontsize=12) plt.legend(loc='upper left') # 显示图像 plt.show()这段代码结合起来

这段代码中创建了一个名为 `fig_container` 的框架(Frame控件)，用于放置图像，并添加了滚动框架。然后，在滚动框架中创建一个名为 `frame` 的图像框架(Frame控件)，并将其放入滚动框架中。这样可以实现在图像框架中显示图像，并通过滚动条进行滚动查看。

另一段代码中读取了一个名为 `wine` 的数据集，用于绘制散点图。首先按类别绘制散点图，然后添加标题、标签和图例，最后显示图像。这段代码绘制了一个关于酒类的散点图，横轴为Flavanoids，纵轴为OD280/OD315 of Diluted Wines，每个类别用不同颜色表示。