python怎么比较9687元/平方米和10777元/平方米的大小
时间: 2023-05-21 19:06:40 浏览: 59
这个问题可以使用Python中的比较运算符进行比较。我们可以使用以下代码实现:
```python
price1 = 9687
price2 = 10777
if price1 > price2:
print("9687元/平方米更小")
else:
print("10777元/平方米更小")
```
注意,在实现比较之前,需要将价格存储为变量(在这里是price1和price2)。如果price1比price2大,我们输出"9687元/平方米更小",否则输出"10777元/平方米更小"。
相关问题
给定一个字符串,“我家房子的建筑面积的大小食100平方米,你们家的房子建筑面积食20平方米”,帮我写一个正则表达式,获取到面积,要求输出面积,格式如:100平米,20平方米
好的,下面是正则表达式:
\d{1,3}平方米
使用方法:
假设字符串为:
str = "我家房子的建筑面积的大小是100平方米,你们家的房子建筑面积是20平方米"
可以使用 Python 代码获取到匹配的面积信息并输出:
import re
area_pattern = r'\d{1,3}平方米'
match_result = re.findall(area_pattern, str)
for area in match_result:
print(area) # 输出: 100平方米 和 20平方米
python画二手房面积的概率分布图,在导入一个csv文件后,变量名是中文,但面积是文本数据,例如177平方米,图是直方图,要加一条趋势线
好的,那我们可以使用seaborn库来画带有趋势线的直方图,下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('filename.csv')
# 将面积列的数据类型转换为数值型
data['面积'] = data['面积'].apply(lambda x: float(x.replace('平方米', '')))
# 使用seaborn库绘制直方图和趋势线
sns.histplot(data=data, x='面积', kde=True)
sns.kdeplot(data=data, x='面积', bw_adjust=0.4, color='r')
# 添加图形标题和轴标签
plt.title('二手房面积概率分布图')
plt.xlabel('面积(平方米)')
plt.ylabel('频数')
# 显示图形
plt.show()
```
解释一下代码:
- 首先使用pandas库的read_csv方法读取csv文件,保存为一个DataFrame对象。
- 然后将面积列的数据类型转换为数值型,这里使用了apply方法和lambda表达式。
- 接着使用seaborn库的histplot方法绘制直方图,data参数指定数据源,x参数指定x轴变量(即面积),kde参数指定是否绘制核密度估计曲线(如果为True,则在直方图上绘制趋势线)。
- 最后使用seaborn库的kdeplot方法绘制趋势线,x参数指定x轴变量(即面积),bw_adjust参数指定核密度估计的带宽大小,color参数指定曲线的颜色。
- 添加图形标题和轴标签,并使用plt.show()方法显示图形。
这个代码示例会绘制一张带有趋势线的直方图,趋势线会平滑地描绘出面积的分布趋势。希望这个例子对你有所帮助。
阅读全文