使用pythonBoston对于Boston数据集，编程实现数据的二维显示：折线图、散点图、饼图显示等。数据集

在Python中，我们可以使用`pandas`库处理`boston`数据集，然后利用`matplotlib`和`seaborn`库来进行二维数据可视化。首先，你需要导入必要的库并加载数据：

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

# 加载波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
df_boston = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df_boston['PRICE'] = boston.target  # 添加目标变量（房价）

# 对于二维数据展示，我们假设你想看某一特征与价格的关系
feature_of_interest = 'RM'  # 房间的数量

接下来，你可以按照以下步骤创建不同的图形：

1. **折线图**（Line plot）：

   plt.figure(figsize=(8,6))
   sns.lineplot(x=feature_of_interest, y='PRICE', data=df_boston)
   plt.title(f'Boston Housing Dataset: Price vs. {feature_of_interest}')
   plt.xlabel(feature_of_interest)
   plt.ylabel('Price')
   plt.show()

2. **散点图**（Scatter plot）：

   plt.figure(figsize=(8,6))
   sns.scatterplot(x=feature_of_interest, y='PRICE', data=df_boston)
   plt.title(f'Scatter Plot: Price vs. {feature_of_interest}')
   plt.xlabel(feature_of_interest)
   plt.ylabel('Price')
   plt.show()

3. **饼图**（Pie chart），通常用于分类数据，如果你想要显示某个特征的分布对价格的影响可能不太合适，因为它们不是相互独立的关系。但如果有的话，例如查看不同房型（如‘RM’有不同取值段）的价格占比：

   feature_groups = df_boston[feature_of_interest].value_counts().sort_index()
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
   ax.pie(feature_groups, labels=feature_groups.index, autopct='%1.1f%%')
   plt.title(f'Distribution of {feature_of_interest} in Boston Housing Data')
   plt.show()

请注意，这些示例假设`feature_of_interest`是一个数值型特征。如果它是分类特征，那么饼图将是合适的，而线图和散点图则需要调整。