利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图，请绘制为一张折线图+一张散点图

好的，我会为您提供代码和图表。首先，您需要安装以下Python库：numpy、pandas、matplotlib。

代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("boston_house_prices.csv")

# 绘制折线图
plt.plot(data['CRIM'], data['MEDV'])
plt.xlabel('CRIM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.title('CRIM vs MEDV')
plt.show()

# 绘制散点图
plt.scatter(data['CRIM'], data['MEDV'])
plt.xlabel('CRIM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.title('CRIM vs MEDV')
plt.show()

这段代码会读取名为“boston_house_prices.csv”的数据集文件，并绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图。您可以根据需要进行修改和调整。

下面是折线图和散点图的结果：



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利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件，绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图，请绘制为一张折线图+一张散点图

好的，我会按照您的要求绘制CRIM和MEDV的折线图和散点图。首先，需要安装一些必要的库，如pandas、numpy和matplotlib。您可以使用以下命令安装它们：

!pip install pandas numpy matplotlib

接下来，我们可以使用pandas库读取波士顿房价数据集csv文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('boston.csv')

然后，我们可以使用matplotlib库绘制折线图和散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制CRIM的折线图
plt.plot(data['CRIM'])
plt.title('CRIM')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 绘制MEDV的散点图
plt.scatter(data['MEDV'], data['CRIM'])
plt.title('MEDV vs CRIM')
plt.xlabel('MEDV')
plt.ylabel('CRIM')
plt.show()

运行这段代码后，您将会看到生成的折线图和散点图。

利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件，绘制CRIM的折线图和散点图以及MEDV的折线图和散点图，折线图和散点图绘制在一张图片

好的，我可以帮您解决这个问题。首先，确保您已经安装了matplotlib和pandas库，然后按照以下步骤进行操作：

1. 导入需要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用pandas读取波士顿房价数据集csv文件，并存储在一个名为df的DataFrame中：

df = pd.read_csv('boston_housing.csv')

3. 绘制CRIM的折线图和散点图：

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['CRIM'], label='CRIM')
plt.scatter(df.index, df['CRIM'], s=5)
plt.legend()
plt.ylabel('CRIM')

4. 绘制MEDV的折线图和散点图：

plt.plot(df['MEDV'], label='MEDV')
plt.scatter(df.index, df['MEDV'], s=5)
plt.legend()
plt.ylabel('MEDV')
plt.xlabel('Index')

5. 显示图像：

plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('boston_housing.csv')

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['CRIM'], label='CRIM')
plt.scatter(df.index, df['CRIM'], s=5)
plt.plot(df['MEDV'], label='MEDV')
plt.scatter(df.index, df['MEDV'], s=5)
plt.legend()
plt.ylabel('Value')
plt.xlabel('Index')

plt.show()

运行完后，您将会得到一张包含折线图和散点图的图像，其中包含了CRIM和MEDV的数据。