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中matplotlib图像设置

在PyCharm中设置Matplotlib图像，可以通过以下步骤完成：

1. 在代码中导入Matplotlib库：`import matplotlib.pyplot as plt`
2. 在代码中创建图像对象：`fig = plt.figure()`
3. 在代码中创建子图对象：`ax = fig.add_subplot(111)`
4. 在子图对象中绘制图像：`ax.plot(x, y)`
5. 可以设置图像的标题、标签、颜色等属性：`ax.set_title('My Plot')`、`ax.set_xlabel('X Label')`、`ax.set_ylabel('Y Label')`、`ax.set_color('red')`
6. 在代码的最后，使用`plt.show()`方法显示图像。

另外，如果你需要在PyCharm中使用交互式绘图，可以在代码中添加一行：`plt.ion()`。这样，每次绘制图像时，图像会立即显示，并且你可以在图像显示后继续修改代码并重新绘制图像。

如果你需要在PyCharm中使用Matplotlib绘制3D图像，可以使用Matplotlib的mplot3d子库，具体方法可以参考前面的回答。