(1)使用pandas相关库读取该数据,并解决中文字体显示问题,设置字体为黑体;并解决保存图像时负号“-”显示未方块的问题; (2)绘制AQI和PM2.5的关系散点图(图名:2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图),请参考课件42-46页; (3)绘制空气质量等级分类散点图(图名:2020年芜湖市空气质量等级分类图),请参考课件73-78页; (4)绘制空气质量等级单变量分布图(图名:2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图),请参考课件71-72页;

时间: 2024-01-02 19:04:07 浏览: 41
好的,我明白了,以下是对应的代码实现: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 读取数据 df = pd.read_csv('2020年芜湖市空气质量指数.csv', encoding='gbk') # 设置黑体字体 myfont = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf') # 解决负号显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘制散点图 plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5']) plt.title('2020年芜湖市空气质量指数PM2.5与AQI关系图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont) plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont) plt.show() # 绘制空气质量等级分类散点图 level_color = { '优': 'limegreen', '良': 'yellowgreen', '轻度污染': 'orange', '中度污染': 'orangered', '重度污染': 'red', '严重污染': 'darkred' } colors = df['空气质量类别'].map(level_color) plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5'], c=colors) plt.title('2020年芜湖市空气质量等级分类图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('AQI', fontproperties=myfont) plt.ylabel('PM2.5', fontproperties=myfont) plt.show() # 绘制空气质量等级单变量分布图 level_count = df['空气质量类别'].value_counts() plt.bar(level_count.index, level_count.values, color=level_count.map(level_color)) plt.title('2020年芜湖市空气质量等级单变量分布图', fontproperties=myfont) plt.xlabel('空气质量类别', fontproperties=myfont) plt.ylabel('频数', fontproperties=myfont) plt.show() ``` 以上代码中,我们使用了pandas库读取了CSV格式数据,然后使用matplotlib库绘制了散点图、分类散点图和柱状图,同时解决了中文显示和负号显示问题。其中,字体文件路径需要根据自己的电脑情况进行设置。

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