利用房屋价格house_saleprice数据将不同住房风格(HouseStyle)的数量绘制成条形图，注意标注图标题；同时将不同住房风格(HouseStyle)的数量绘制成饼图，显示不同住房风格的数量占比，注意标注占比及图标题

下面是利用 Matplotlib 库对房屋价格数据进行可视化的代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取房屋价格数据
house_saleprice = pd.read_csv('house_saleprice.csv')

# 统计不同住房风格的数量
housestyle_counts = house_saleprice['HouseStyle'].value_counts()

# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(housestyle_counts.index, housestyle_counts.values)
plt.title('HouseStyle Counts')
plt.xlabel('HouseStyle')
plt.ylabel('Counts')
plt.show()

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(housestyle_counts.values, labels=housestyle_counts.index, autopct='%1.2f%%')
plt.title('HouseStyle Proportion')
plt.show()

上述代码中，`bar` 函数用于绘制条形图，`pie` 函数用于绘制饼图。注意，绘制饼图时需要将数量和对应的标签分别传入函数中，`autopct` 参数用于显示占比，`%1.2f%%` 表示显示小数点后两位的百分比形式。