解决下一题:绘制空气质量等级分类散点图

时间: 2023-09-15 11:24:22 浏览: 54
好的,我会为您提供一个Python代码示例,用于绘制空气质量等级分类散点图。请确保您已经安装了Matplotlib库。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 2, 4, 1, 5] colors = ['green', 'yellow', 'orange', 'red', 'purple'] labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染'] # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots() for i in range(len(x)): ax.scatter(x[i], y[i], c=colors[i], label=labels[i]) # 设置图例、标题和坐标轴标签 ax.legend() ax.set_title('空气质量等级分类散点图') ax.set_xlabel('X轴标签') ax.set_ylabel('Y轴标签') # 显示图像 plt.show() ``` 您可以自行修改数据和颜色,以适应您的需求。
相关问题

使用芜湖市2020年空气质量指数的aqi.csv数据集绘制空气质量等级分类散点图

好的,首先需要安装一些必要的库,比如 pandas, matplotlib 和 seaborn。如果您已经安装了这些库,可以跳过此步骤。 ``` !pip install pandas matplotlib seaborn ``` 然后,我们可以读取数据集并绘制散点图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据集 df = pd.read_csv('aqi.csv') # 绘制散点图 sns.scatterplot(x='aqi', y='pm2_5', hue='quality', data=df) plt.show() ``` 这里的 x 轴代表空气质量指数(AQI),y 轴代表 PM2.5 浓度,hue 参数表示按照空气质量等级分类着色。您可以根据需要进行调整,比如更改 x 轴或 y 轴的标签、更改散点图的样式等。

(1)使用pandas相关库读取该数据,并解决中文字体显示问题,设置字体为黑体;并解决保存图像时负号“-”显示未方块的问题; (2)绘制AQI和PM2.5的关系散点图(图名:2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图),请参考课件42-46页; (3)绘制空气质量等级分类散点图(图名:2020年芜湖市空气质量等级分类图),请参考课件73-78页; (4)绘制空气质量等级单变量分布图(图名:2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图),请参考课件71-72页;

好的,我明白了,以下是对应的代码实现: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 读取数据 df = pd.read_csv('2020年芜湖市空气质量指数.csv', encoding='gbk') # 设置黑体字体 myfont = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf') # 解决负号显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘制散点图 plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5']) plt.title('2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont) plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont) plt.show() # 绘制空气质量等级分类散点图 level_color = { '优': 'limegreen', '良': 'yellowgreen', '轻度污染': 'orange', '中度污染': 'orangered', '重度污染': 'red', '严重污染': 'darkred' } colors = df['空气质量类别'].map(level_color) plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5'], c=colors) plt.title('2020年芜湖市空气质量等级分类图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont) plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont) plt.show() # 绘制空气质量等级单变量分布图 level_count = df['空气质量类别'].value_counts() plt.bar(level_count.index, level_count.values, color=level_count.map(level_color)) plt.title('2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('空气质量类别', fontproperties=myfont) plt.ylabel('频数', fontproperties=myfont) plt.show() ``` 以上代码中,我们使用了pandas库读取了CSV格式数据,然后使用matplotlib库绘制了散点图、分类散点图和柱状图,同时解决了中文显示和负号显示问题。其中,字体文件路径需要根据自己的电脑情况进行设置。

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