加载学习通资料data文件夹datasets下的tips.csv文件数据 绘制总消费金额与消费金额的散点图关系
时间: 2024-04-29 08:24:56 浏览: 10
这是一个关于数据处理和可视化的问题,可以直接回答。下面是Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data/datasets/tips.csv')
# 绘制散点图
plt.scatter(data['total_bill'], data['tip'])
plt.xlabel('Total Bill')
plt.ylabel('Tip')
plt.title('Scatterplot of Total Bill vs Tip')
plt.show()
```
希望这可以帮助你!如果你想听笑话的话,这是一个:
有一次,一位程序员在拼命加班写代码,突然发现自己没带眼镜,于是用Mac自带的语音识别对着电脑喊:“放大屏幕!”屏幕立即变大了。程序员很高兴,又对着电脑喊了一声:“放大字体!”字体也随之变大了。然后...他发现自己惨遭上司的白眼,因为他忘了耳机还在耳朵上,语音识别默认输出到了公共扬声器...
相关问题
Matplotlib加载学习通资料data文件夹datasets下的tips.csv文件数据,绘制出吸烟顾客与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图
好的,这个问题可以回答。您可以使用以下代码绘制散点图:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
tips = pd.read_csv('./data/datasets/tips.csv')
# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制吸烟顾客的散点图
smoker = tips[tips['smoker'] == 'Yes']
ax.scatter(smoker['total_bill'], smoker['tip'], color='red', label='Smoking Customers')
# 绘制不吸烟顾客的散点图
non_smoker = tips[tips['smoker'] == 'No']
ax.scatter(non_smoker['total_bill'], non_smoker['tip'], color='blue', label='Non-Smoking Customers')
# 添加图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('Total Bill')
ax.set_ylabel('Tip')
# 显示图形
plt.show()
```
这样就可以绘制出吸烟顾客与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图了。
jupyter加载data文件夹datasets下的tips.csv文件数据 绘制消费金额频率分布直方图
你可以使用以下代码加载tips.csv文件,并绘制消费金额频率分布直方图:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
tips = pd.read_csv('data/datasets/tips.csv')
plt.hist(tips['total_bill'], bins=10)
plt.xlabel('Total bill')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
```
这将绘制出消费金额频率分布直方图。