import plotly.express as px fig = px.histogram(train_public, x="total_loan", color="isDefault") fig.show()改为matplotlib.pyplot下画出的直方图的代码

可以使用matplotlib库来画出直方图，以下是对应的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据分成 isDefault 为 0 和 1 两部分
is_default_0 = train_public[train_public['isDefault'] == 0]['total_loan']
is_default_1 = train_public[train_public['isDefault'] == 1]['total_loan']

# 绘制直方图
plt.hist([is_default_0, is_default_1], bins=30, color=['blue', 'green'], label=['isDefault=0', 'isDefault=1'])
plt.legend()
plt.xlabel('total_loan')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码的功能与上面的代码相同，只是使用了matplotlib库来绘制直方图。首先将数据集按照"isDefault"变量分成两部分，然后使用plt.hist()函数来绘制直方图。其中，bins参数表示将数据分成的区间数，color参数表示直方图的颜色，label参数表示直方图的标签。最后通过plt.legend()函数来显示标签，通过plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置x轴和y轴的标签。

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import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'") fig = px.bar( data_canada, # 数据集 x='year', # x轴 y='pop', # y轴 color ='pop' ) fig.show() 怎么让柱形图上面显示数据

可以在生成柱形图的时候，添加一个参数text来指定要在柱形图上显示的数据。具体地，可以将text参数设置为一个字符串，表示要显示的数据列的名称。例如，要在柱形图上显示年份和人口数量，可以将text参数设置为"year, pop"。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'")

fig = px.bar(data_canada, x='year', y='pop', color='pop', text='year, pop')
fig.show()

这样，生成的柱形图上方会显示每个柱子对应的年份和人口数量。可以通过修改text参数的值来控制要在柱形图上显示的数据。

import plotly.express as px import plotly.io as pio # 使用 Plotly Express 绘制图形 fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6]) # 将图形保存为 SVG 文件 svg_data = pio.to_image(fig, format='svg') with open('plot.svg', 'w') as f: f.write(svg_data) write() argument must be str, not bytes

如果您遇到了 `write() argument must be str, not bytes` 错误，这意味着您正在尝试将二进制数据写入文件，但 `write()` 函数需要一个字符串参数。为了解决这个问题，您需要在写入数据之前将其编码为字符串。以下是一个示例代码：

import plotly.express as px
import plotly.io as pio

# 使用 Plotly Express 绘制图形
fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])

# 将图形保存为 SVG 文件
svg_data = pio.to_image(fig, format='svg')
with open('plot.svg', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(svg_data.decode('utf-8'))

在这个示例中，我们使用 `px.scatter()` 函数绘制了一个散点图，并将其保存为名为 `plot.svg` 的 SVG 文件。请注意，我们首先使用 `to_image()` 函数将图像转换为 SVG 格式，并将其存储在一个变量中。然后，我们使用 `open()` 函数打开文件，将 SVG 数据编码为字符串，并将其写入该文件。

希望这可以解决您遇到的问题。