private static final String BASE_PATH="D:\\dyxx\\src\\main\\resources\\public\\"; 怎么把这个修改成在linux系统的路径

要将Windows系统的路径修改为Linux系统的路径，需要进行以下步骤：
1. 将反斜杠`\`替换为斜杠`/`。
2. 将盘符（例如D:）删除。
3. 将路径中的空格用`\`和空格进行转义。

因此，将`D:\dyxx\src\main\resources\public\`修改为Linux系统的路径应该是`/dyxx/src/main/resources/public/`。

修改后的代码如下所示：

private static final String BASE_PATH="/dyxx/src/main/resources/public/";

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def loadDataset(): filename = "ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(data_path+filename, header=None,skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) df_latlng = pd.read_csv(data_path +"latlng.csv",skiprows=[0],names=["did","id","communityName","lat","lng"]) del df_latlng["did"] del df_latlng["communityName"] df_merge = pd.merge(df,df_latlng,on="id") data_cluster = df_merge[["id","total","unitPriceValue","jzmj","lat","lng"]] data_cluster = data_cluster.dropna() data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["jzmj"] < 500] data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["total"] < 3000] arr_cluster = np.array(data_cluster).astype(np.float) return arr_cluster data_X = loadDataset() print('data loaded')解释

这段代码定义了一个`loadDataset()`函数，用于加载数据集并进行数据预处理。

首先，函数中定义了一个变量`filename`，表示数据集文件的名称为"ershoufang_jinan_utf8_clean.csv"。然后，定义了一个`names`列表，包含了数据集中的列名。`miss_value`列表表示需要被视为缺失值的特殊值。

接下来，使用`pd.read_csv()`函数读取数据集文件，并设置参数`header=None`表示数据集文件没有列名，`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=names`表示使用之前定义的列名进行命名，`na_values=miss_value`表示将`miss_value`列表中的特殊值视为缺失值。这样就得到了一个包含完整数据的DataFrame `df`。

然后，使用`pd.read_csv()`函数读取名为"latlng.csv"的文件，并设置参数`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=["did","id","communityName","lat","lng"]`表示为这个DataFrame命名列名。接着，通过删除不需要的列来精简DataFrame，即删除了"did"和"communityName"列。

接下来，使用`pd.merge()`函数根据"id"列将两个DataFrame `df`和`df_latlng`合并为一个新的DataFrame `df_merge`。

然后，从合并后的DataFrame `df_merge`中选取所需的特征列，并存储在`data_cluster`中。之后，使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行，`loc[]`函数进行数据筛选，保留"jzmj"（建筑面积）小于500且"total"（总价）小于3000的样本。最后，将`data_cluster`转换为Numpy数组，并将其返回给调用者。

最后，通过调用`loadDataset()`函数将加载和预处理之后的数据存储在`data_X`变量中，并打印出"data loaded"表示数据加载完成。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) 步骤一：二手房单价箱线图 通过箱线图分析二手房单价在各个区域的对比。 """各区域二手房单价箱线图""" #数据分组、数据运算和聚合 box_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) flag = True box_data = pd.DataFrame(list(range(21000)),columns=["start"]) for name,group in box_unitprice_area: box_data[name] = group del box_data["start"] fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("总价(万元)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房单价箱线图",fontsize=18) box_data.plot(kind="box",fontsize=12,sym='r+',grid=True,ax=ax,yticks=[20000,30000,40000,50000,100000]) 可以对比济南各个区的二手房均价和分布。 步骤二：二手房总价箱线图 通过箱线图分析二手房总价在各个区域的对比。 参照下面的提示补全缺失的代码： # 仿照上面的代码，按地区对二手房总价进行归类

请将代码补充如下：

"""各区域二手房总价箱线图"""
box_totalprice_area = df["total"].groupby(df["areaName"])
box_total_data = pd.DataFrame(list(range(21000)), columns=["start"])
for name, group in box_totalprice_area:
    box_total_data[name] = group
del box_total_data["start"]

fig = plt.figure(figsize=(12,7))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylabel("总价(万元)", fontsize=14)
ax.set_title("各区域二手房总价箱线图", fontsize=18)
box_total_data.plot(kind="box", fontsize=12, sym='r+', grid=True, ax=ax, yticks=[0, 100, 200, 300, 400])

这样就可以绘制各区域二手房总价的箱线图了。