在所有薪资中筛选出高于5千的并且进行可视化绘图

假设有一个包含薪资数据的数组 salary，要筛选出所有薪资高于 5000 元的数据，并绘制直方图，可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机薪资数据
np.random.seed(2)
salary = np.random.randint(1000, 10000, size=200)

# 筛选薪资高于 5000 元的数据
salary_filtered = salary[salary > 5000]

# 绘制薪资直方图
plt.hist(salary, bins=20, alpha=0.5, label='All Data')
plt.hist(salary_filtered, bins=20, alpha=0.5, label='Filtered Data')
plt.legend()
plt.show()

这段代码中，使用 numpy.random.randint 函数生成了一个包含 200 个随机整数的数组 salary，表示薪资数据。然后使用布尔索引 salary > 5000 筛选出所有薪资高于 5000 元的数据，并将筛选结果保存在 salary_filtered 变量中。最后，使用 matplotlib 绘制了原始数据和筛选数据的直方图。

相关问题

python数据分析与可视化中，在excel如何对一行或者一列数据进行绘图

在Excel中，你可以使用内置的图表功能对一行或一列数据进行绘图。下面是一个简单的步骤：

1. 选择需要绘制图表的一行或一列数据。

2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，在图表区域中选择一个适合的图表类型，例如柱状图、折线图等。

3. Excel会自动根据你选择的数据绘制出相应的图表，你可以根据需要进行调整和美化。

4. 对于绘制复杂的图表，你可以使用Excel中的“数据透视表”功能进行数据分析和可视化。

需要注意的是，在Excel中绘制的图表可能不如Python中的数据可视化库灵活和高效，但对于简单的数据分析和可视化，Excel也是一个不错的选择。同时，Excel中的图表功能也可以导出为图片格式，方便在其他程序中使用。

open3d在linux进行可视化

在Linux上使用Open3D进行可视化非常方便。Open3D是一个用于3D数据处理的开源库，提供了许多功能，如点云处理、三维重建、物体识别等。

要在Linux上使用Open3D进行可视化，首先需要安装Open3D库。可以通过在命令行中运行适当的命令来安装。例如，在Ubuntu上，可以使用以下命令安装Open3D：

$ pip install open3d

安装完成后，就可以在Python脚本中导入Open3D库并开始使用了。首先，我们需要加载要可视化的3D数据。Open3D支持多种3D数据格式，如PLY、OBJ、XYZ等。可以使用Open3D提供的函数从文件中加载这些数据。

一旦数据加载完毕，就可以创建一个窗口来显示数据了。可以使用Open3D提供的viewer类创建一个窗口，并指定窗口的大小和标题。

接下来，使用Open3D的可视化功能来显示加载的3D数据。可以通过创建一个可视化类的实例并将加载的数据作为参数传递给它来实现。

要在Linux上进行交互式可视化，Open3D提供了一些交互功能，如旋转、缩放、选择等。可以通过按下指定的键来激活这些功能。

最后，在使用Open3D进行可视化后，可以将结果保存为图像或视频文件。可以使用Open3D提供的函数将窗口中的内容保存为图像文件，或将窗口的动画保存为视频文件。

总而言之，在Linux上使用Open3D进行可视化非常简单。只需几个简单的步骤，您就可以加载、展示和交互式地操作3D数据，以及将可视化结果保存为图像或视频。无论是研究、开发还是教学，Open3D都是一个非常强大而方便的工具。