求解释下每行的意思。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 一些默认配置，使得图表更美观
large = 22; med = 16; small = 12
params = {'axes.titlesize': large,
          'legend.fontsize': med,
          'figure.figsize': (16, 10),
          'axes.labelsize': med,
          'axes.titlesize': med,
          'xtick.labelsize': med,
          'ytick.labelsize': med,
          'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("white")
# 设置matplotlib正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

def plot_1kde(title, x, cumulative=False):
    plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
    sns.kdeplot(x, cumulative=cumulative, shade=True, color='r') # cumulative为密度累计, shade表示线下颜色为阴影, color表示颜色是红色

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.show()

def plot_2kde(title, x, y):
    plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
    sns.kdeplot(x, y, shade=True, cbar=True) # cbar表示颜色棒

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.show()

# 生成一些随机数
rs = np.random.RandomState(80)
s = pd.Series(rs.randn(70) * 100)
h = pd.Series(rs.randn(70) * 100)
plot_1kde('测试图', s)
plot_2kde('测试图2', s, h)

# 生成一些随机数
rs = np.random.RandomState(80)
s = pd.Series(rs.randn(70) * 100)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 修改属性，使得图表更美观
large = 22; med = 16; small = 12
params = {'axes.titlesize': large,  # 坐标轴标题字体的大小
          'legend.fontsize': med,
          'figure.figsize': (16, 10),  # 视图窗口大小，英寸表示
          'axes.labelsize': med,   # x轴和y轴的字体大小
          'axes.titlesize': med, 
          'xtick.labelsize': med,  # 刻度标签字体大小
          'ytick.labelsize': med,
          'figure.titlesize': large}   # 图title的大小
plt.rcParams.update(params)   # 更新属性设置
plt.style.use('seaborn-whitegrid')   # 设置样式，可以通过print(plt.style.available)查看所有的打印样式列表
sns.set_style("white")   #Seaborn中有五种可供选择的主题：darkgrid（灰色网格）、whitegrid（白色网格）、dark（黑色）、white（白色）、ticks（十字叉）
# 设置matplotlib正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  # 默认是使用Unicode负号，设置正常显示字符，如正常显示负号

def plot_1kde(title, x, cumulative=False):
    plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)   # 画图，图像大小为12*10英寸，dpi 为设置图形每英寸的点数
    sns.kdeplot(x, cumulative=cumulative, shade=True, color='r') # 核密度估计图，cumulative为密度累计, shade表示线下颜色为阴影, color表示颜色是红色
    plt.title(title, fontsize=22)  # 设置title和其字体大小
    plt.show()

def plot_2kde(title, x, y):
    plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
    sns.kdeplot(x, y, shade=True, cbar=True) # cbar表示颜色棒

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.show()

# 生成一些随机数
rs = np.random.RandomState(80)  # 伪随机数生成器，80是随机数种子
s = pd.Series(rs.randn(70) * 100)   # 生成长度为70的随机序列（正态分布），乘以100，pd.series就是将列表转化为带标签的一维数组
h = pd.Series(rs.randn(70) * 100)
plot_1kde('测试图', s)
plot_2kde('测试图2', s, h)