使用pycharm中matplotlib画北京房价回归线性图的代码示例

以下是使用PyCharm中matplotlib画北京房价回归线性图的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('beijing_house_price.csv')

# 获取房屋面积和房价的数据
X = data['area'].values.reshape(-1, 1)
y = data['price'].values.reshape(-1, 1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合数据
model.fit(X, y)

# 获取预测值
y_pred = model.predict(X)

# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_pred, color='red')

# 设置图像标题和坐标轴标签
plt.title('Beijing House Price Regression')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')

# 显示图像
plt.show()

其中，`beijing_house_price.csv`是包含了北京房屋面积和房价数据的CSV文件。你可以根据自己的实际情况修改文件路径和文件名。

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使用pycharm画北京房价回归线性图的代码示例

以下是使用PyCharm画北京房价回归线性图的代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
df = pd.read_csv('beijing_house_price.csv')

# 取出数据集中的'Area'和'Price'列
X = df['Area'].values.reshape(-1, 1)
y = df['Price'].values.reshape(-1, 1)

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 拟合模型
lr.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X)

# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_pred, color='red', linewidth=2)
plt.title('Beijing House Price Linear Regression')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

需要注意的是，这里的数据集文件名为'beijing_house_price.csv'，需要根据实际情况修改文件名和路径。此外，还需要安装所需的库。

pycharm里面matplotlib动画figure汉字是方框

在PyCharm中，如果你遇到Matplotlib绘制的动画figure中汉字显示为方框的问题，这通常是因为字体缺失或者编码设置不正确导致的。解决这个问题可以按照以下步骤尝试：

1. **安装正确的字体**：确保你的系统已经安装了支持中文字符的字体，如`SimHei`、`SimSun`等。可以在网上下载相应的字体文件，并将其添加到系统的字体路径中。

2. **更新matplotlib配置**：在PyCharm的环境中，可以设置matplotlib的字体路径，确保它可以找到合适的中文字体。在代码中添加如下设置：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
   plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示为方块的问题

3. **检查编码**：确认你在读取数据或创建字符串时使用的字符编码是否正确，如果涉及到文本数据，可能需要指定`utf-8`或其他支持中文的编码。

4. **重启PyCharm**：有时，更改配置后需要重启IDE才能生效。

如果以上方法仍无法解决问题，可能需要查看PyCharm的相关设置或者寻求更专业的社区帮助。