s = list(crime2.population/10000) colors = np.random.rand(len(list(crime2.murder))) plt.scatter(x=list(crime2.murder), y=list(crime2.burglary), s=s, c=colors, linewidth=0.5, alpha=0.5) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()

这段代码是在读取了一个名为 "crimeRatesByState2005.csv" 的文件之后，将文件中 "state" 列不为 "United States" 和 "District of Columbia" 的行筛选出来，然后对筛选出来的数据进行了可视化。这次使用了更多的参数来绘制散点图。

首先，将该数据集中的 "population" 列数据除以10000，得到一个新的列表 s。接着，使用 numpy 库生成一个与 "murder" 数据一样长度的随机数列表 colors。

然后，使用 Matplotlib 库的 scatter() 函数绘制散点图。横坐标为 "murder" 数据列表，纵坐标为 "burglary" 数据列表，点的大小由 s 列表决定，点的颜色由 colors 列表决定，点的线宽为0.5，点的透明度为0.5。横坐标标签为 "murder"，纵坐标标签为 "burglary"。

最后展示了这个图，该图反映了美国2005年各州的谋杀率和入室盗窃率之间的关系，并且点的大小和颜色与该州人口数量有关。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd crime = pd.read_csv("data/crimeRatesByState2005.csv") crime = crime[crime.state != "United States"] crime = crime[crime.state != "District of Columbia"] plt.scatter(x=list(crime.murder), y=list(crime.burglary), s=50) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()

这段代码是用来读取名为 "crimeRatesByState2005.csv" 的文件，并将其中 "state" 列不为 "United States" 和 "District of Columbia" 的行筛选出来。然后使用 Matplotlib 库绘制了一个散点图，横坐标是 "murder" 列数据，纵坐标是 "burglary" 列数据，点的大小为50，横坐标标签为 "murder"，纵坐标标签为 "burglary"，最后展示了这个图。该图反映了美国2005年各州的谋杀率和入室盗窃率之间的关系。

crimes = crime.resample('10AS').sum()

这行代码是对名为"crime"的DataFrame对象进行重采样操作。其中，`'10AS'`是重采样的规则，表示每10年进行一次重采样。`.sum()`表示对重采样后的数据进行求和操作。

具体而言，这行代码将"crime" DataFrame对象的数据按照每10年进行一次重采样，并对每个时间段内的数据进行求和。重采样后的结果将保存在名为"crimes"的新DataFrame对象中。

这种操作常用于将较细粒度的时间序列数据转换为更粗粒度的时间序列数据，以便于更高层次的数据分析和可视化。例如，将每天的犯罪数据转换为每10年的犯罪总数，以便于观察长期趋势和变化。