数据挖掘大作业：房价预测;完成以下作业：（1）Numpy数组数据;（2）Pandas数据分析 （3）Matplotlib可视化;（4）sklearn机器学习算法;（5）结果总结分析。写出代码

以下是一个简单的房价预测的代码示例，实现了Numpy数组数据、Pandas数据分析、Matplotlib可视化和sklearn机器学习算法：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据清洗和处理
data = data.drop(['Id'], axis=1)  # 删除无用列
data = data.dropna()  # 删除缺失值

# 将数据分为特征和标签
X = data.drop(['SalePrice'], axis=1).values
y = data['SalePrice'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red')
plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='blue')
plt.title('房价预测')
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用Pandas读取了一个CSV文件，然后进行了数据清洗和处理，将数据划分为特征和标签，并使用sklearn库中的train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个线性回归模型并训练了它，最后使用模型预测了测试集的结果，并计算了均方误差。最后，我们使用Matplotlib可视化了预测结果。