利用Matplotlib包进行数据可视化。调用Matplotlib包绘制数据框df的petal_length与petal_width的散点图，图片显示方式为静态绘图。设置图的名称为“花瓣散点图”，x轴的名称为“花瓣长度（厘米）”，y轴的名称为“花瓣宽度（厘米）

下面是代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(df['petal_length'], df['petal_width'])

# 设置图的标题和坐标轴标签
plt.title('花瓣散点图')
plt.xlabel('花瓣长度（厘米）')
plt.ylabel('花瓣宽度（厘米）')

# 显示图像
plt.show()

其中，`df`是数据框的名称。如果没有导入数据框，可以使用以下代码：

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
df = iris[['petal_length', 'petal_width']]

这段代码会从seaborn库中加载鸢尾花数据集，并将数据框`df`定义为包含两列数据：`petal_length`和`petal_width`。

相关问题

利用Seaborn包进行数据可视化。设置Seaborn的绘图样式为darkgrid（灰色+网格）。调用Seaborn包绘制数据框df的species（x轴）与petal_length（y轴）的散点图，并设置散点的扰动。绘制完散点图后，继续绘制箱线图。设置图的名称为箱线图，x轴的名称为种类，y轴的名称为花瓣长度厘米

以下是使用Seaborn包绘制数据框df的species与petal_length的散点图，并设置散点的扰动的代码：

import seaborn as sns

# 设置绘图样式为darkgrid
sns.set_style("darkgrid")

# 绘制散点图
sns.stripplot(x="species", y="petal_length", data=df, jitter=True)

# 显示图形
plt.show()

接下来，我们继续绘制箱线图。以下是绘制箱线图的代码：

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=df)

# 设置图的名称、x轴名称和y轴名称
plt.title("Boxplot")
plt.xlabel("种类")
plt.ylabel("花瓣长度厘米")

# 显示图形
plt.show()

完整的代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 设置绘图样式为darkgrid
sns.set_style("darkgrid")

# 绘制散点图
sns.stripplot(x="species", y="petal_length", data=df, jitter=True)

# 显示图形
plt.show()

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=df)

# 设置图的名称、x轴名称和y轴名称
plt.title("Boxplot")
plt.xlabel("种类")
plt.ylabel("花瓣长度厘米")

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，即可绘制出相应的散点图和箱线图。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分析 df = pd.read_csv('iris.csv', skiprows=[0], names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']) print(df.info()) print(df.describe()) print(df.isnull().sum()) # 随机抽取数据 train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.3) train_data.to_csv('train_data.csv', index=False) test_data.to_csv('test_data.csv', index=False) # 数据可视化 df.plot(x='class', y=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], kind='line', title='Line Plot', figsize=(10, 5)) df.hist(bins=10, figsize=(10, 5)) df.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', title='Scatter Plot', figsize=(10, 5)) plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 pandas, matplotlib 和 sklearn 库对鸢尾花数据集进行了一些数据分析和可视化。

首先，通过 pandas 库读取了一个名为 iris.csv 的数据文件，该文件包含了鸢尾花的一些观测数据。然后使用 info(), describe() 和 isnull() 方法对数据进行了一些基本的统计分析，包括了数据的维度、每个属性的均值、标准差、最小值、最大值、缺失值数量等等。

接下来，使用 sklearn 库中的 train_test_split() 方法将数据集划分为训练集和测试集，并将它们保存到 train_data.csv 和 test_data.csv 文件中。

最后，使用 matplotlib 库对数据进行了一些可视化，包括了折线图、直方图和散点图。这些可视化将不同属性之间的关系展示出来，方便我们更好地理解和分析数据。