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。

用matplotlib绘制出data.csv中数据的散点图。

在Python中，使用matplotlib库可以方便地绘制数据文件中的散点图。以下是一个基本的步骤指南，用于绘制名为`data.csv`的文件中数据的散点图：

1. 首先，你需要确保安装了matplotlib库。如果尚未安装，可以通过pip安装：

   pip install matplotlib

2. 接下来，使用Python的内置函数`open()`来打开`data.csv`文件，并使用pandas库读取数据。假设数据文件中包含了两列数据，第一列是x坐标，第二列是y坐标。

3. 导入matplotlib.pyplot模块，并使用`plot()`函数来绘制散点图。可以使用`scatter()`函数来创建散点图，这样可以更清晰地展示出数据点。

4. 使用`show()`函数来显示图形。

下面是一个简单的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制散点图
plt.scatter(data['列名_x'], data['列名_y'])

# 可以添加标题和坐标轴标签
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')

# 显示图形
plt.show()

请将上述代码中的`列名_x`和`列名_y`替换为你的CSV文件中相应的列名。