import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_data= np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray =iris_data['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris_data['features_name']) #标签数据读取 plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1],meanline=True) #绘制箱线图 plt.savefig("iris-boxplot.png") # 保存箱线图

这段代码中，我们同样是使用numpy和matplotlib库来绘制鸢尾花数据集的各特征箱线图。代码实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris_data = np.load('iris.npz', allow_pickle=True)
data_iris_ndarray = iris_data['data'][:, :-1]
label = list(iris_data['feature_names'])

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1], meanline=True)
plt.savefig("iris-boxplot.png")

这段代码中，我们首先加载了iris.npz文件中的数据，然后使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。不同的是，我们直接从data中读取数据部分，而不是从features中读取。同时，我们使用了notch=True参数来绘制缺口箱线图，labels参数来设置横坐标标签，meanline=True参数来绘制均值线。最后使用plt.savefig()函数将图表保存为iris-boxplot.png文件。

注意：这段代码同样需要matplotlib库的支持，如果您的电脑上没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris = np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray = iris['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris['features_name']) #标签数据读取 plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1],meanline=True) #绘制箱线图 plt.savefig("iris-boxplot.png") 优化

感谢您的建议，以下是优化后的代码，主要是对变量名和注释进行了修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = np.load('iris.npz', allow_pickle=True)
features = data['data'][:, :-1]
feature_names = list(data['feature_names'])

# 绘制箱线图
plt.boxplot(features, notch=True, labels=feature_names[:-1], meanline=True)
plt.savefig("iris-boxplot.png")

这段代码中，我们对变量名进行了修改，使其更加表意清晰，同时也对注释进行了完善。另外，我们直接使用了features变量来绘制箱线图。

注意：这段代码同样需要matplotlib库的支持，如果您的电脑上没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

帮我修改错误import pandas import pandas as pd import np import numpy np_load_old = np.load np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) import matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.pyplot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = numpy.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7)) matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') matplotlib.pyplot.xlabel('年份') matplotlib.pyplot.ylabel('生产总值（亿元）') matplotlib.pyplot.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) matplotlib.pyplot.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') matplotlib.pyplot.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) matplotlib.pyplot.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') matplotlib.pyplot.show name1 = pandas.DataFrame(list(data['columns'])) values1 = pandas.DataFrame(list(data['values'])) with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

以下是修改过的代码，其中主要是将numpy和pandas的导入方式进行了修改，并且在matplotlib.pyplot的导入语句中添加了as关键字，以便在使用时不需要使用完整的模块名：

import pandas as pd 
import numpy as np 

np_load_old = np.load 
np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) 

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

data = np.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') 
name = data['columns'] 
values = data['values'] 

plt.figure(figsize = (8,7)) 
plt.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') 
plt.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') 
plt.xlabel('年份') 
plt.ylabel('生产总值（亿元）') 
plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) 
plt.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') 
plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) 
plt.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') 
plt.show() 

name1 = pd.DataFrame(list(data['columns'])) 
values1 = pd.DataFrame(list(data['values'])) 

with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: 
    name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) 
    values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

这样的话，你便可以在运行程序时直接使用pd和np作为pandas和numpy的别名，使用plt来代替matplotlib.pyplot。