读取house_price.npz文件
时间: 2023-08-23 16:08:26 浏览: 85
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
纽约出租车 volume_test.npz volume_train.npz 下载
要下载纽约出租车的"volume_test.npz"和"volume_train.npz"文件,可以通过以下步骤进行:
1. 首先,打开一个网页浏览器,例如谷歌浏览器或火狐浏览器。
2. 在浏览器地址栏中输入要下载文件的网址。例如,假设这些文件存储在一个网站上,可以在搜索引擎中搜索相关信息,找到包含这些文件的网站。
3. 找到包含"volume_test.npz"和"volume_train.npz"文件的页面。可能需要浏览网站的目录结构或使用网站的搜索功能来找到这些文件。
4. 一旦找到了这些文件的页面,可以直接点击链接或使用右键选择"保存链接"来下载这些文件。根据浏览器设置的不同,可能需要选择保存文件的位置。
5. 等待下载完成。这可能需要一段时间取决于文件的大小和网络连接的速度。
6. 一旦下载完成,可以在选择的保存位置找到这些文件。通常情况下,这些文件将以".npz"为扩展名,并可能带有相应的文件名前缀。
请注意,确保下载这些文件是遵守相关法律和规定的。此外,根据不同的情况,可能需要提供适当的凭据或权限才能下载这些文件。