python画图，在导入了数据文件后，画一个二手房面积分布与价格关系图，里面既要有散点图，又要有趋势线

好的，您可以使用Python中的matplotlib库来完成这个任务。以下是一个简单的代码示例，可以根据您自己的数据文件进行修改：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 画散点图
plt.scatter(df['area'], df['price'], s=10)

# 添加趋势线
x = np.array(df['area']).reshape((-1, 1))
y = np.array(df['price'])
model = LinearRegression().fit(x, y)
r_sq = model.score(x, y)
plt.plot(x, model.predict(x), color='r', label='trend line, R2=%.2f' % r_sq)

# 设置图形标题和坐标轴标签
plt.title('二手房面积分布与价格关系图')
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')

# 显示图例和图形
plt.legend()
plt.show()

其中，data.csv是您的数据文件名，包括两列数据：area表示面积，price表示价格。在代码中，首先使用pandas库的read_csv方法导入数据文件，并将其存储在df变量中。然后，使用matplotlib库的scatter方法画出散点图。接着，使用sklearn库的LinearRegression方法对数据进行线性回归，得到趋势线，并将其添加到图形中。最后，设置图形标题和坐标轴标签，并显示图例和图形。
希望这可以帮助到您！