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。

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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。