给我详细解释下面这些代码 fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("南京单价与建筑面积散点图",fontsize=18) data_df[0].plot(x="jzmj", y="unitprice", kind="scatter",label="0",color=colors[0],fontsize=12,ax=ax,alpha=0.4,xticks=[0,50,100,150,200,250,300,400,500],xlim=[0,600]) data_df[1].plot(x="jzmj", y="unitprice", kind="scatter",label="1",color=colors[1],fontsize=12,ax=ax,alpha=0.4,xticks=[0,50,100,150,200,250,300,400,500],xlim=[0,600]) data_df[2].plot(x="jzmj", y="unitprice", kind="scatter",label="2",color=colors[2],fontsize=12,ax=ax,alpha=0.4,xticks=[0,50,100,150,200,250,300,400,500],xlim=[0,600]) data_df[3].plot(x="jzmj", y="unitprice", kind="scatter",label="3",color=colors[3],fontsize=12,ax=ax,alpha=0.4,xticks=[0,50,100,150,200,250,300,400,500],xlim=[0,600]) data_df[4].plot(x="jzmj", y="unitprice", kind="scatter",label="4",color=colors[4],fontsize=12,ax=ax,alpha=0.4,xticks=[0,50,100,150,200,250,300,400,500],xlim=[0,600]) ax.set_xlabel("建筑面积(㎡)",fontsize=14) ax.set_ylabel("单价(元/㎡)",fontsize=14) plt.savefig('./聚类结果2/单价与建筑面积的散点图.png')

这段代码用于绘制散点图，展示不同类别的房屋单价和建筑面积之间的关系。

首先创建了一个大小为 (12,7) 的 Figure 对象，然后在其中添加一个子图，编号为 111，并设置子图标题为“南京单价与建筑面积散点图”。

接着通过对 data_df 中每个类别的数据进行绘制，每个类别都对应一种颜色（colors 列表中的五种颜色），alpha 参数指定散点的透明度，xticks 和 xlim 参数用于控制 x 轴刻度和范围。同时设置 x 轴和 y 轴标签。

最后将图像保存在当前目录下的“聚类结果2”文件夹中，文件名为“单价与建筑面积的散点图.png”。

相关问题

fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)

这段代码实现了在 Matplotlib 中创建一个大小为 12x8 像素的 figure 窗口，并在其中添加两个子图（subplots），分别命名为 ax1 和 ax2，它们分别位于第一行第一列和第一行第二列。

`fig.add_subplot(121)` 意味着在 figure 窗口中添加一个子图，其中的参数 121 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第一列。

`fig.add_subplot(122)` 意味着在 figure 窗口中添加第二个子图，其中的参数 122 表示将当前 figure 分为 1 行 2 列，当前子图位于第二列。

`fig.subplots_adjust(wspace=0)` 意味着将子图之间的水平间距设置为 0，使它们更加紧凑地排列在一起。

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。