plt.subplots(figsize=(15, 8)) s = pdData['评分'].value_counts() plt.bar(s.index,s.values,color=colors) for i in range(0,len(s)): plt.text(s.index[i],s.values[i]+0.1,str(s.values[i]),ha='center')
时间: 2024-04-11 12:30:36 浏览: 20
这段代码使用 matplotlib 库绘制了一个柱状图,展示了 '评分' 列中每个值的频次。
首先,通过 `plt.subplots(figsize=(15, 8))` 创建了一个图形对象,并设置了图形的大小为 15x8。
接下来,通过 `pdData['评分'].value_counts()` 统计了 '评分' 列中每个值的频次,并将结果保存在变量 `s` 中。
然后,使用 `plt.bar(s.index, s.values, color=colors)` 绘制了柱状图,其中 x 轴数据为 `s.index`(即评分值),y 轴数据为 `s.values`(即频次),并使用 `colors` 列表中的颜色对柱状图进行着色。
最后,通过循环遍历每个柱状图的位置,并使用 `plt.text()` 函数在每个柱状图的顶部添加对应的频次文本标签。其中,`s.index[i]` 表示 x 坐标,`s.values[i]+0.1` 表示 y 坐标,`str(s.values[i])` 表示标签文本内容,`ha='center'` 表示文本居中对齐。
这段代码的目的是可视化 '评分' 列中每个值的频次分布,以便观察不同评分的分布情况。
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fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,9)) ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category).set_title("每一类食品的数量")都是啥意思
这段代码使用了Python中常用的数据可视化库Seaborn,其目的是将之前统计得到的每个类别的数量(count_by_category)进行可视化展示。
fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,9))这行代码是创建一个大小为12x9英寸的画布,并将返回的Figure对象和Axes对象分别赋值给fig和ax两个变量。
ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category)这行代码是使用Seaborn中的barplot函数,将x轴设为各个类别的名称,y轴设为各个类别对应的数量,数据源为之前统计得到的count_by_category数据框。
.set_title("每一类食品的数量")这行代码是为图表添加一个标题,标题内容为"每一类食品的数量"。
最终,这段代码用可视化的方式展示了各个类别对应的数量,方便人们进行直观的比较。
data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思
这段代码的意思是:
1. `data["Risk_Flag"].value_counts()`:统计数据集中 `Risk_Flag` 列中每个不同取值的出现次数,并按照数量从大到小进行排序。
2. `fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) )`:创建一个大小为 12x8 的新图表,并返回图表对象 `fig` 和子图对象 `ax`。
3. `corr_matrix = data.corr()`:计算数据集中各列之间的相关性,并返回相关性矩阵 `corr_matrix`。
4. `corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14})`:使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 方法,绘制相关性热力图,并将图表对象 `ax` 作为子图对象传递给该方法。其中,`corr_matrix` 是相关性矩阵,`cmap` 参数指定颜色映射方案,`annot=True` 参数指定在热力图中显示相关系数的值,`annot_kws` 参数指定相关系数标签的字体大小等属性。
5. `plt.show()`:显示图表。
综上,这段代码的主要作用是绘制数据集中各列之间的相关性热力图,以便分析各变量之间的关系。