详细解释import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore") plt.figure(figsize=(20,15)) i=1 for col in Nu_feature: ax=plt.subplot(5,5,i) ax=sns.kdeplot(df[col],color='red') ax=sns.kdeplot(test[col],color='cyan') ax.set_xlabel(col) ax.set_ylabel('Frequency') ax=ax.legend(['train','test']) i+=1 plt.show()

这段代码主要是用来绘制数据集中连续型特征的分布图，并将训练集和测试集的分布进行对比，以便于我们了解数据集的特征分布情况。下面是对代码的逐行解释：

1. `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入 Matplotlib 库，用于绘制图表。
2. `import seaborn as sns`: 导入 Seaborn 库，用于美化 Matplotlib 绘制的图表。
3. `import warnings`: 导入 Warnings 库，用于忽略警告信息。
4. `warnings.filterwarnings("ignore")`: 忽略警告信息，避免影响代码执行。
5. `plt.figure(figsize=(20,15))`: 设置绘图的大小为 20x15。
6. `i=1`: 初始化计数器 i。
7. `for col in Nu_feature:`: 遍历连续型特征列表 Nu_feature。
8. `ax=plt.subplot(5,5,i)`: 将绘图区域分成 5 行 5 列，选中第 i 个子图。
9. `ax=sns.kdeplot(df[col],color='red')`: 绘制训练集特征 col 的概率密度分布图，颜色为红色。
10. `ax=sns.kdeplot(test[col],color='cyan')`: 绘制测试集特征 col 的概率密度分布图，颜色为青色。
11. `ax.set_xlabel(col)`: 设置 x 轴标签为特征 col。
12. `ax.set_ylabel('Frequency')`: 设置 y 轴标签为“Frequency”。
13. `ax=ax.legend(['train','test'])`: 添加图例，分别表示训练集和测试集。
14. `i =1`: 计数器 i 自增 1。
15. `plt.show()`: 显示绘制的图表。