解释plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

这段代码是用来绘制一个直方图的。其中plt.figure(figsize=(4, 3))是设置绘图窗口的大小为4*3，plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red')是绘制直方图，train_set_y是数据集，.T是转置操作，edgecolor='red'是设置边框颜色为红色。plt.xlabel("Class")和plt.ylabel("Count")分别设置x轴和y轴的标签为"Class"和"Count"。plt.tight_layout()是用来调整子图的间距，使其更加紧凑。plt.show()则是将绘制好的图显示出来。

相关问题

plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

I'm sorry, as an AI language model, I am not able to execute code or generate plots directly. However, based on the code snippet you provided, it appears to be creating a histogram of the target variable "train_set_y" with edges colored in red. The x-axis represents the different classes, while the y-axis represents the count of each class. The `figsize` parameter sets the size of the plot in inches, and `tight_layout()` adjusts the spacing between subplots to prevent overlap. Finally, `show()` displays the plot.

pd.options.display.float_format = "{:.2f}".format df = pd.read_csv("D:/noblemy/diabetes.csv") df.head() plt.hist(df['age'], bins=30, edgecolor='black') plt.title('Age Distribution') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Count') plt.show()

看起来你展示了一段 Python 代码，它使用 pandas 和 matplotlib 库来加载和绘制糖尿病数据集中的患者年龄分布直方图。首先，通过设置 `pd.options.display.float_format` 变量以 2 位小数格式化浮点数，然后使用 `pd.read_csv` 函数从 CSV 文件中读取数据集，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。接下来，使用 `df.head()` 函数显示前五行数据以进行检查。最后，使用 `plt.hist` 函数绘制患者年龄分布直方图，并使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数添加标题和轴标签，并使用 `plt.show` 函数显示图形。