使用Python,完成以下任务: 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据,y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据,计算他们的相关系数矩阵(pandas的dataframe有corr()方法可以计算相关系数矩阵),并绘制热力图,显示数字和保留2位小数,数字大小为8及字体颜色为白色。
时间: 2024-02-28 10:55:29 浏览: 11
以下是实现上述任务的Python代码:
```python
import random
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 1、定义x和y变量
x = np.array([random.randint(20, 100) for _ in range(100)])
y = 5 * x ** 2 - 1
# 2、绘制Matplotlib散点图
plt.scatter(x, y, color='yellow')
plt.title('y=5x^2-1')
plt.show()
# 3、绘制Pandas散点图
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df.plot.scatter(x='x', y='y', color='yellow', title='y=5x^2-1')
plt.show()
# 4、绘制Seaborn散点图
sns.scatterplot(x=x, y=y, color='yellow')
plt.title('y=5x^2-1')
plt.show()
# 5、计算相关系数矩阵并绘制热力图
data = np.array([np.array([random.randint(1, 100) for _ in range(20)]) for _ in range(5)])
df = pd.DataFrame(data)
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt='.2f', cmap='YlOrBr', vmax=8, annot_kws={"size": 8, "color": "white"})
plt.show()
```
上述代码首先生成了x和y两个变量,然后使用Matplotlib、Pandas和Seaborn库分别绘制了它们的散点图。最后,生成了五组随机数据,计算了它们的相关系数矩阵,并使用Seaborn库绘制了热力图。
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