私的には順調にpython３年生機械学習 勧めています
＜ヒストグラムを作ってみよう＞
sklearn（機械学習のサンプルデーター集）からあやめのデーターを取り出し
データーフレーム（ワタシ的には一覧表）にしたので
概要を眺めたようですね。そのまんまコピペ
import matplotlib .pyplot as plt
df0 = df[df["target"]==0]
df1 = df[df["target"]==1]
df2 = df[df["target"]==2]
# 3種類の品種を、ヒストグラムで色分けして描画
# 「がくの幅」で、ヒストグラムを描画
plt.figure(figsize=(5, 5))
xx = "sepal width (cm)"
df0[xx].hist(color="b",alpha=0.5)
df1[xx].hist(color="r",alpha=0.5)
df2[xx].hist(color="g",alpha=0.5)df0[xx].hist(color="b",alpha=0.5)
plt.xlabel(xx)
plt.show()
最初の方は、targetごとにデータフレームを作成してます
ちなみにsetosa は北海道やアラスカに分布するヒオウギアヤメだそうです
if とかいらないでdf[ ] で良いのですからpythonすごいです
plt.figure(figsize=(5, 5)) figure は描画領域を設定 figizeは大きさ設定くらい
わかりますが（５,５） って そのまんま検索かけたら ５✘５ の大きさ
しかも５インチ✘５インチ の広さをとってます。１インチ2.54cm（3cmとしても
１５ｃｍ四方 って広すぎない？）
VSCODEでは
適当に縮小（jupyterなのかも）して程よくなってますが
xx = "sepal width (cm)" xxは習慣みたいですが 対象の名前結構大事です
私はコピペしたので難を逃れましたがちなみにwidthと（の間に半角スペースありです
pythonだから融通効かせるのかと削除してみたら当たり前ですがエラーです
df0[xx].hist(color="b",alpha=0.5) ここは適度にsepalwidth（がくの幅でヒストグラムにしてくれます）
色はブルーでしょう。alpha 気になりました 透明度を表しているようです
０．５なので重なったところが色が濃くなりますね
０にしますと、透明（っていうか色がなくなるのでただの座標のみです）
１にしますと透明ではないので最後に表示になるGグリーンが全面に出ます
