import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd crime = pd.read_csv("data/crimeRatesByState2005.csv") crime = crime[crime.state != "United States"] crime = crime[crime.state != "District of Columbia"] plt.scatter(x=list(crime.murder), y=list(crime.burglary), s=50) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()
时间: 2024-03-31 09:37:59 浏览: 26
这段代码是用来读取名为 "crimeRatesByState2005.csv" 的文件,并将其中 "state" 列不为 "United States" 和 "District of Columbia" 的行筛选出来。然后使用 Matplotlib 库绘制了一个散点图,横坐标是 "murder" 列数据,纵坐标是 "burglary" 列数据,点的大小为50,横坐标标签为 "murder",纵坐标标签为 "burglary",最后展示了这个图。该图反映了美国2005年各州的谋杀率和入室盗窃率之间的关系。
相关问题
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")
这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件,并将其存储在名为df的变量中。然后,使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中,并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
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