用python4. 绘制单价与关注人数的散点图

时间: 2023-10-10 16:06:32 浏览: 44
好的,我可以帮你用 Python 绘制单价与关注人数的散点图。你需要先安装 Matplotlib 库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install matplotlib ``` 接下来,可以使用以下代码进行绘制: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 单价列表 price = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000] # 关注人数列表 followers = [50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500] # 绘制散点图 plt.scatter(price, followers) # 设置图表标题和横纵坐标标签 plt.title("Price vs Followers") plt.xlabel("Price") plt.ylabel("Followers") # 显示图表 plt.show() ``` 在这个例子中,我们将单价列表和关注人数列表作为散点图的 x 轴和 y 轴数据。使用 `plt.scatter()` 函数绘制散点图,然后使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数设置图表标题和横纵坐标标签。最后使用 `plt.show()` 函数显示图表。 运行上述代码,即可得到单价与关注人数的散点图。
相关问题

用python语言绘制房屋朝向分布柱状图 # 4. 绘制单价与关注人数的散点图 # 5. 绘制单价与面积的二维直方图

好的,下面是用Python语言绘制这三个图表的代码示例: 1. 绘制房屋朝向分布柱状图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 df = pd.read_csv('house_data.csv') # 统计每个朝向的房屋数量 orientations = df['orientation'].value_counts() # 可视化朝向和房屋数量之间的关系 orientations.plot(kind='bar') plt.title('House Orientation Distribution') plt.xlabel('Orientation') plt.ylabel('Number of Houses') plt.show() ``` 2. 绘制单价与关注人数的散点图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 df = pd.read_csv('house_data.csv') # 可视化单价和关注人数之间的关系 plt.scatter(df['price'], df['followers']) plt.title('Price vs. Number of Followers') plt.xlabel('Price') plt.ylabel('Number of Followers') plt.show() ``` 3. 绘制单价与面积的二维直方图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 df = pd.read_csv('house_data.csv') # 统计单价和面积的分布情况 price_bins = pd.cut(df['price'], bins=10) area_bins = pd.cut(df['area'], bins=10) price_area_counts = df.groupby([price_bins, area_bins]).size().unstack() # 可视化单价和面积之间的关系 price_area_counts.plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('Price vs. Area Distribution') plt.xlabel('Price') plt.ylabel('Number of Houses') plt.show() ``` 希望这些代码示例能帮助你绘制出所需的图表。请注意,这些示例代码仅供参考,实际情况可能需要根据数据集的结构和特征进行适当的修改。

用python语言1. 绘制各区域平均房价柱状图 2. 绘制房屋单价前10名的位置信息房价柱状图 3. 绘制房屋朝向分布柱状图 4. 绘制单价与关注人数的散点图 5. 绘制单价与面积的二维直方图

好的,以下是对每个问题的具体代码实现: 1. 绘制各区域平均房价柱状图 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('house_data.csv') # 计算每个区域的平均房价 avg_price = data.groupby('区域')['价格'].mean() # 绘制柱状图 plt.bar(avg_price.index, avg_price.values) plt.title('各区域平均房价') plt.xlabel('区域') plt.ylabel('平均房价') plt.show() ``` 2. 绘制房屋单价前10名的位置信息房价柱状图 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('house_data.csv') # 选择单价前10名的房屋 top10 = data.sort_values(by='单价', ascending=False).head(10) # 绘制柱状图 plt.bar(top10['位置'], top10['价格']) plt.title('房屋单价前10名的位置信息房价') plt.xlabel('位置') plt.ylabel('房价') plt.show() ``` 3. 绘制房屋朝向分布柱状图 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('house_data.csv') # 按朝向分组并计算每个朝向的房屋数量 orientation_count = data.groupby('朝向')['朝向'].count() # 绘制柱状图 plt.bar(orientation_count.index, orientation_count.values) plt.title('房屋朝向分布') plt.xlabel('朝向') plt.ylabel('数量') plt.show() ``` 4. 绘制单价与关注人数的散点图 ```python import pandas as pd import seaborn as sns # 读取数据 data = pd.read_csv('house_data.csv') # 绘制散点图 sns.scatterplot(data=data, x='单价', y='关注人数') plt.title('单价与关注人数的散点图') plt.show() ``` 5. 绘制单价与面积的二维直方图 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('house_data.csv') # 绘制二维直方图 plt.hist2d(data['单价'], data['面积'], bins=20) plt.title('单价与面积的二维直方图') plt.xlabel('单价') plt.ylabel('面积') plt.colorbar() plt.show() ``` 希望这些代码能够帮助您完成任务!

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