px.data.iris() 改为 pandas和matplotlib.pyplot库下的代码

可以使用以下代码将px.data.iris()的数据集转换为pandas的数据框，并使用matplotlib.pyplot库绘制散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将px.data.iris()转换为pandas的数据框
iris_df = pd.DataFrame(px.data.iris())
# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(iris_df['sepal_width'], iris_df['petal_length'])
ax.set_xlabel('sepal width')
ax.set_ylabel('petal length')
plt.show()

需要注意的是，这里只是绘制了两个特征之间的散点图，实际应用中需要根据具体需求选择需要绘制的特征，并进行相应的数据处理和可视化。

相关问题

df = px.data.iris() fig = px.density_contour(train_public, x="early_return_amount", y="total_loan") fig.show() 在不使用plotly库的前提下，将此段代码改为pandas和matplotlib.pyplot库下的代码

可以使用以下代码将px.density_contour()的图形转换为matplotlib.pyplot库绘制的等高线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde

# 将px.data.iris()转换为pandas的数据框
iris_df = pd.DataFrame(px.data.iris())

# 计算密度估计
k = kde.gaussian_kde(train_public[["early_return_amount", "total_loan"]].T)
nbins = 100
xi, yi = np.mgrid[train_public["early_return_amount"].min():train_public["early_return_amount"].max():nbins*1j, train_public["total_loan"].min():train_public["total_loan"].max():nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))

# 绘制等高线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.contour(xi, yi, zi.reshape(xi.shape))
ax.set_xlabel('early_return_amount')
ax.set_ylabel('total_loan')
plt.show()

需要注意的是，这里只是将图形转换为了等高线图，实际应用中需要根据具体需求选择合适的可视化方法，并进行相应的数据处理和可视化。

Matplotlib.pyplot库介绍

Matplotlib.pyplot是Python中的一个绘图库，它提供了一系列的函数，用于创建各种类型的图表和可视化效果。这些图表包括线图、条形图、散点图、面积图、直方图等等。Matplotlib.pyplot库是Matplotlib的一个子库，Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于绘制各种类型的图表。

Matplotlib.pyplot库的使用非常灵活。它可以与NumPy库一起使用，以便更方便地处理数据。Matplotlib.pyplot库还可以与其他库，如Pandas和SciPy等一起使用，以便更方便地进行数据分析和可视化。

Matplotlib.pyplot库的主要优点是易于使用和灵活性。它提供了大量的选项和参数，可以用于调整图表的各个方面，如颜色、线型、标签、标题、图例等。此外，Matplotlib.pyplot库还提供了很多用户友好的函数和方法，以便更方便地创建、修改和保存图表。

总之，Matplotlib.pyplot库是Python中一个非常强大和灵活的绘图库，非常适合用于数据可视化和数据分析。