(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 13:04:07 浏览: 118
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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