波士顿房价小提琴图代码

波士顿房价小提琴图是一种可视化工具，用于展示数据分布，特别是在统计学中常用于展示连续变量如房价的分布情况。在Python的数据分析库matplotlib和seaborn中，你可以使用`violinplot()`函数创建这样的图表。下面是一个简单的示例，假设我们已经有了波士顿房价数据集：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
y = boston.target  # 房价数据
features = boston.feature_names  # 特征名

# 创建小提琴图
sns.set(style="whitegrid")
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.violinplot(y, positions=range(1, len(features) + 1), showmeans=False, showmedians=True)
ax.set_xticks(range(1, len(features) + 1))
ax.set_xticklabels(features)
ax.set_xlabel('特征')
ax.set_ylabel('房价')

plt.title('波士顿房价小提琴图')
plt.show()

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飞桨平台波士顿房价小提琴图代码

飞桨（PaddlePaddle）是阿里巴巴开源的深度学习框架，它可以帮助我们构建和训练机器学习模型。对于波士顿房价数据的小提琴图示例，这是一个可视化工具，用于展示连续变量的分布情况。下面是一个简化的Python代码片段，使用PaddlePaddle配合matplotlib库生成波士顿房价数据的小提琴图：

import paddle
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
house_prices = boston.target
features = boston.data

# 创建一个小提琴图
plt.figure(figsize=(10,6))
for i in range(features.shape[1]):
    violinplot = paddle.violinplot(data=[features[:,i]], showmeans=False)
    plt.setp(violinplot['c_patch'], facecolor='lightblue')
    plt.xlabel('特征 ' + str(i+1))
    plt.ylabel('价格')

plt.title('波士顿房价各特征分布')
plt.show()

波士顿房价数据集散点图代码

波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）是一个经典的机器学习数据集，用于预测美国波士顿地区的房屋价格。在创建散点图以可视化这个数据时，我们可以使用Python的Scikit-learn库和matplotlib库。下面是一个简单的例子代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
target = boston.target  # 房价

# 创建散点图（假设我们想要比较'RM'（房间数量）和'PRICE'）
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(df['RM'], target, color='blue')
plt.xlabel('Average number of rooms per dwelling (RM)')
plt.ylabel('Median value of owner-occupied homes in $1000s (PRICE)')
plt.title('Boston Housing Prices vs. Average Rooms')
plt.grid(True)
plt.show()

在这个代码中，我们首先加载数据，然后选择两个变量（例如房间数量RM和房价）来绘制散点图。x轴代表RM，y轴代表PRICE。每个点的位置表示该区域的平均房间数和对应的房价。