波士顿房价数据集csv文件

您可以在以下链接中找到波士顿房价数据集的csv文件：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data

请注意，该数据集中包含了波士顿地区房屋的各种特征，包括犯罪率、房屋占地面积、房间数量等等，以及对应的房屋价格中位数。该数据集是经典的回归问题数据集，可以用于训练机器学习模型。

相关问题

利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件，绘制MEDV和B、MEDV和LSTAT的散点图

好的，需要使用`pandas`和`matplotlib`库来完成这个任务。首先，需要安装这两个库：

!pip install pandas matplotlib

然后，读取波士顿房价数据集csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('boston_housing.csv')

接下来，绘制MEDV和B的散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['B'], df['MEDV'])
plt.xlabel('B')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

最后，绘制MEDV和LSTAT的散点图：

plt.scatter(df['LSTAT'], df['MEDV'])
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('boston_housing.csv')

plt.scatter(df['B'], df['MEDV'])
plt.xlabel('B')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

plt.scatter(df['LSTAT'], df['MEDV'])
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()

注意：需要将`boston_housing.csv`文件放在当前工作目录下。

利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图，请绘制为一张折线图+一张散点图

好的，我会为您提供代码和图表。首先，您需要安装以下Python库：numpy、pandas、matplotlib。

代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("boston_house_prices.csv")

# 绘制折线图
plt.plot(data['CRIM'], data['MEDV'])
plt.xlabel('CRIM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.title('CRIM vs MEDV')
plt.show()

# 绘制散点图
plt.scatter(data['CRIM'], data['MEDV'])
plt.xlabel('CRIM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.title('CRIM vs MEDV')
plt.show()

这段代码会读取名为“boston_house_prices.csv”的数据集文件，并绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图。您可以根据需要进行修改和调整。

下面是折线图和散点图的结果：