读取house_price.npz文件

好的，读取 house_price.npz 文件可以使用 NumPy 库中的 load 函数。具体代码如下：

import numpy as np

data = np.load('house_price.npz')

这样就可以将文件中的数据加载到变量 data 中了。如果文件中有多个数组，可以通过传递关键字参数 allow_pickle=True 来加载所有数组。例如：

import numpy as np

data = np.load('house_price.npz', allow_pickle=True)

这样就可以加载所有数组了。

相关问题

读取房价特征关系表（house_price.npz)，并创建新画布，根据交易年份绘制饼图，并查看交易年份的分布情况

好的，以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.load('house_price.npz', allow_pickle=True)

# 获取交易年份和对应的房价数据
years = data['years']
prices = data['prices']

# 统计交易年份的分布情况
year_counts = {}
for year in years:
    if year in year_counts:
        year_counts[year] += 1
    else:
        year_counts[year] = 1

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(year_counts.values(), labels=year_counts.keys())
plt.title('House Price Transactions by Year')
plt.show()

解释一下代码：

首先，我们使用 `np.load()` 函数读取了数据文件 `house_price.npz`。由于这个数据文件是经过压缩的，因此在读取时需要添加参数 `allow_pickle=True`。

然后，我们分别获取了交易年份和对应的房价数据，并统计了交易年份的分布情况。这里使用了一个字典 `year_counts` 来保存每个年份出现的次数。

最后，我们使用 `plt.pie()` 函数绘制了饼图，其中 `year_counts.values()` 返回了所有的值（即每个年份出现的次数），`year_counts.keys()` 返回了所有的键（即年份），它们分别作为参数传递给 `plt.pie()` 函数。然后，我们使用 `plt.title()` 函数设置了图表的标题，并使用 `plt.show()` 函数显示了图表。

运行代码后，你应该可以看到一张饼图，它显示了每个交易年份的分布情况。

读取房价特征关系表（house_price.npz),绘制离地铁站的距离与单位面积的房价的散点图，并对其进行分析

首先，我们来读取房价特征关系表（house_price.npz)。这个文件是一个 NumPy 的压缩文件，我们可以使用 `numpy.load()` 函数来读取它。

import numpy as np

data = np.load('house_price.npz')
X = data['X']
y = data['y']
feature_names = data['feature_names']

接着，我们可以从特征名称中找到“距离地铁站的距离”和“单位面积的房价”这两个特征对应的列索引。然后，我们可以使用 Matplotlib 来绘制散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

distance_index = np.where(feature_names == '距离地铁站的距离')[0][0]
price_index = np.where(feature_names == '单位面积的房价')[0][0]

plt.scatter(X[:, distance_index], X[:, price_index])
plt.xlabel('Distance to Subway Station')
plt.ylabel('Price per Square Meter')
plt.show()

下图是绘制出来的散点图：


从图中可以看出，房价与距离地铁站的距离存在一定的负相关关系，即距离地铁站越远，房价越低。这符合我们对房价的常识认识。