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()
时间: 2024-05-25 13:17:19 浏览: 11
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.
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5)) sns.despine(f) sns.distplot(df['Age'], bins=30)将边框颜色改为黑色
要将边框颜色改为黑色,需要使用`sns.despine()`函数,该函数可以去除图形的上、右边框,然后再使用`set_edgecolor()`方法将左、下边框颜色设置为黑色。具体实现代码如下:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个7x5的图形对象
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))
# 去除图形右、上边框
sns.despine(f)
# 绘制Age变量的直方图,并将边框颜色设置为黑色
sns.distplot(df['Age'], bins=30, hist=True, kde=False, rug=False, ax=ax)
for spine in ax.spines.values():
spine.set_edgecolor('black')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用`sns.despine()`函数去除图形的右、上边框,然后使用`set_edgecolor()`方法将左、下边框颜色设置为黑色。最后,绘制Age变量的直方图,并将边框颜色设置为黑色。