Matplotlib加载学习通资料data文件夹datasets下的tips.csv文件数据,绘制出吸烟顾客与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图

好的，这个问题可以回答。您可以使用以下代码绘制散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
tips = pd.read_csv('./data/datasets/tips.csv')

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制吸烟顾客的散点图
smoker = tips[tips['smoker'] == 'Yes']
ax.scatter(smoker['total_bill'], smoker['tip'], color='red', label='Smoking Customers')

# 绘制不吸烟顾客的散点图
non_smoker = tips[tips['smoker'] == 'No']
ax.scatter(non_smoker['total_bill'], non_smoker['tip'], color='blue', label='Non-Smoking Customers')

# 添加图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('Total Bill')
ax.set_ylabel('Tip')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以绘制出吸烟顾客与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图了。

相关问题

jupyter加载data文件夹datasets下的tips.csv文件数据 绘制消费金额频率分布直方图

你可以使用以下代码加载tips.csv文件，并绘制消费金额频率分布直方图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

tips = pd.read_csv('data/datasets/tips.csv')

plt.hist(tips['total_bill'], bins=10)
plt.xlabel('Total bill')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这将绘制出消费金额频率分布直方图。

显示奥运100 米样本数据 1．加载数据文件：data100m.csv 2．绘制样本数据：先获得x 轴、y 轴数据，plt.plot( )绘制数据。使用spyder

在Python中，你可以使用pandas库来加载CSV数据文件，matplotlib库来进行数据可视化。以下是简单的步骤：

1. **加载数据文件**:

import pandas as pd
# 加载数据
df_100m = pd.read_csv('data100m.csv')  # 假设数据文件名正确，并位于工作目录下

这会将数据读取到一个DataFrame中，每一行代表一条记录，列对应各个特征。

2. **预处理数据**:
检查数据是否有缺失值或需要清洗的地方，如果需要，可以用`df_100m.dropna()`删除缺失值，`df_100m.describe()`查看统计摘要等。

3. **绘制样本数据**:

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取 x 轴和 y 轴的数据
x = df_100m['Time']  # 假设 'Time' 是时间列
y = df_100m['Distance']  # 假设 'Distance' 是成绩列

# 绘制散点图
plt.figure()  # 创建新窗口
plt.scatter(x, y)  # 使用scatter函数绘制点
plt.xlabel('Time (seconds)')  # 设置X轴标签
plt.ylabel('Distance (meters)')  # 设置Y轴标签
plt.title('100m Olympic Sample Data')  # 添加标题
plt.grid(True)  # 显示网格
plt.show()  # 显示图表

这将显示每个运动员在100米比赛中的时间与成绩之间的关系。