plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

这段代码展示了一个图像的绘制过程。首先，通过`plt.figure(figsize=(70, 30))`设置图像的大小为70x30。然后，`mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data`获取了模型中的某个参数，并将其存储在变量`mm`中。接下来，通过一系列操作对`mm`进行处理，包括将维度从1压缩到0，将数据从GPU转移到CPU，以及取绝对值。最后，使用`plt.imshow()`函数绘制了一个热图，并使用`cmap='hot'`指定了颜色映射方案。通过`plt.colorbar()`添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用`plt.show()`显示了绘制的图像。

corrPearson = train_data.corr(method="pearson") figure = plt.figure(figsize=(30,25))

这段代码的作用是计算训练数据集中各个特征之间的相关性，并将结果以矩阵的形式存储在变量 `corrPearson` 中。其中，`method="pearson"` 表示使用 Pearson 相关系数来计算相关性。接下来，使用 `plt.figure(figsize=(30,25))` 创建一个大小为 30x25 的新图形窗口，并将其存储在变量 `figure` 中，以备后续绘图使用。

请解释下import matplotlib.pyplot as plt # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['rating'], bins=10) plt.xlabel('Rating') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Ratings') plt.show() # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data['rating']) plt.ylabel('Rating') plt.title('Box Plot of Ratings') plt.show() # 绘制时间的趋势折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['time'], data['rating']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Rating') plt.title('Rating over Time') plt.show()

这段代码使用了matplotlib库中的绘图函数，实现了三种不同类型的图表绘制。 - 绘制直方图：使用plt.hist()函数，传入数据框data中的'rating'列作为参数，bins参数指定直方图的分组数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表； - 绘制箱线图：使用plt.boxplot()函数，传入数据框data中的'rating'列作为参数，ylabel()函数设置y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表； - 绘制时间的趋势折线图：使用plt.plot()函数，传入数据框data中的'time'列和'rating'列作为参数，xlabel()函数和ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签，title()函数设置图表标题，最后使用plt.show()函数显示图表。这段代码的作用是对数据框data中的'rating'列进行可视化分析，通过绘制直方图、箱线图和时间趋势折线图，展现数据的分布特征、异常值和随时间的变化趋势等信息。这些图表可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，进一步进行数据分析和挖掘。

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plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

corrPearson = train_data.corr(method="pearson") figure = plt.figure(figsize=(30,25))

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t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

请举例利用plt.figure(figsize=(8,6))与plt. figure(figsize =(10,6))绘制子图，第一个是散点图，第二个为虚线形图，不同框，不同颜色.

plt.figure(figsize=

plt.figure(figsize=(30, 10))

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

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()

corr = df.corr() plt.figure(figsize = (30,15)) sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) plt.show()

%matplotlib inline plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(train_loss) plt.show()

fig = plt.figure(figsize=fig_size)中figure表示什么意思

plt.figure(figsize=(8, 6)) df_result.plot(kind="bar") plt.show()

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t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2np.pif*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()