pairplot(df[['总股本','每股收益','每股净资产','每股现金流量']], height=2,diag_kind='hist',kind='scatter')

这是一个 Python 中的 seaborn 库的函数，用于生成数据集中数值变量之间的散点图和直方图，其中 `df` 是一个 Pandas DataFrame 类型的数据集，包含 `总股本`、`每股收益`、`每股净资产` 和 `每股现金流量` 这四个变量。其他参数解释如下：`height=2` 表示图像高度为 2，`diag_kind='hist'` 表示对角线上的图是直方图，`kind='scatter'` 表示非对角线的图是散点图。如果需要使用这个函数，需要先导入 seaborn 库和 Pandas 库。

相关问题

sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.9))

这是一段代码，它调用了 seaborn 库的 pairplot() 函数来绘制数据集中的多个变量之间的关系图。其中 x 是一个 pandas DataFrame 或 Series，corner=True 表示将上三角和下三角都显示数据，diag_kind='auto' 表示根据数据类型自动选择对角线上的图表类型，kind='hist' 表示非对角线上用直方图显示数据，diag_kws=dict(bins=50) 表示对角线上的直方图分成 50 个小区间，plot_kws=dict(pmax=0.9) 表示在绘制散点图时，只显示 p 值小于等于 0.9 的点。

[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1'); [data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1'); ZX=data1; D=data2; m=size(ZX,1); c_values = 1:35; % 指定c值的范围 max_non_diag_MAC_values = []; % 存储每个c值对应的max_non_diag_MAC值的数组 for c = c_values d = [1:m]; for i=1:m-c E=ZX'*D*ZX; EA=diag(E); [a,b]=min(EA); ZX(b,:)=[]; D(b,:)=[]; D(:,b)=[]; d(:,b)=[]; M = ZX ; [m, n] = size(M); MAC = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n a = M(:, i); b = M(:, j); MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b)); diag_MAC = diag(MAC); % MAC矩阵的对角元素 non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC); % MAC矩阵的非对角元素 max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:)); % 最大非对角元素值 end end max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC]; end end newFilename = 'ke.xlsx'; xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

根据你提供的代码，我看到你在进行一些操作，包括读取两个 Excel 文件的数据，并使用这些数据进行矩阵处理。

在你的代码中，你将第一个 Excel 文件的数据存储在变量 `ZX` 中，将第二个 Excel 文件的数据存储在变量 `D` 中。然后，你使用了一个循环来迭代不同的 `c` 值，并在每次迭代中进行一些操作。

然而，我注意到你的代码存在一些问题。首先，在 `for` 循环的内部，你定义了变量 `M`，但在接下来的循环中又重新定义了相同的变量 `m` 和 `n`，这可能会导致混淆和错误。此外，在计算 `MAC` 和 `non_diag_MAC` 时，你应该将这些计算放在循环的内部。最后，在使用 `xlswrite` 函数将结果写入 Excel 文件之前，你应该将结果保存在一个矩阵或向量中。

下面是修改后的代码示例，修复了上述问题：

[data1, text, raw] = xlsread('振型', 'Sheet1');
[data2, text, raw] = xlsread('My', 'Sheet1');
ZX = data1;
D = data2;
m = size(ZX, 1);
c_values = 1:35;
max_non_diag_MAC_values = [];

for c = c_values
    ZX_temp = ZX;
    D_temp = D;
    for i = 1:m-c
        E = ZX_temp' * D_temp * ZX_temp;
        EA = diag(E);
        [~, b] = min(EA);
        ZX_temp(b, :) = [];
        D_temp(b, :) = [];
        D_temp(:, b) = [];
    end
    
    M = ZX_temp;
    [m, n] = size(M);
    MAC = zeros(n, n);
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            a = M(:, i);
            b = M(:, j);
            MAC(i, j) = (a' * b)^2 / ((a' * a) * (b' * b));
        end
    end
    
    diag_MAC = diag(MAC);
    non_diag_MAC = MAC - diag(diag_MAC);
    max_non_diag_MAC = max(non_diag_MAC(:));
    max_non_diag_MAC_values = [max_non_diag_MAC_values, max_non_diag_MAC];
end

newFilename = 'ke.xlsx';
xlswrite(newFilename, max_non_diag_MAC_values);

请注意，我对代码进行了修改，但我无法保证其功能的正确性，因为我不了解你的数据和具体需求。请确保在运行代码之前，将 Excel 文件的路径和名称修改为正确的文件名，并确保文件中的数据与代码中的变量一致。

如果你有任何进一步的问题，请随时提问。