读取房价特征关系表(house_price.npz),并创建新画布,将表中的商店个数划分为“0~3”“4~7”“8~10”三个区间,并根据个数贴上对应标签:“较少”,“中等”“较多”,分别计算3个区间下单位面积的房价的均值,绘制商店的个数与单位面积的房价的柱形图,并进行分析。
时间: 2023-08-27 12:03:44 浏览: 373
好的,我来帮你实现这个任务。
首先,我们需要读取房价特征关系表(house_price.npz),代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = np.load('house_price.npz')
x = data['feature_names']
y = data['target']
```
接下来,我们需要将商店个数划分为“0~3”“4~7”“8~10”三个区间,并贴上对应标签,代码如下:
```python
# 划分商店个数
shop_count = x[:, 6].astype(int)
bins = [0, 3, 7, 10]
labels = ['较少', '中等', '较多']
shop_category = pd.cut(shop_count, bins=bins, labels=labels)
```
然后,我们可以根据商店个数的分类,计算3个区间下单位面积的房价的均值,代码如下:
```python
# 计算3个区间下单位面积的房价的均值
price_mean = []
for label in labels:
index = np.where(shop_category == label)[0]
p = y[index].mean()
price_mean.append(p)
```
接下来,我们可以绘制商店的个数与单位面积的房价的柱形图,并进行分析,代码如下:
```python
# 绘制柱形图
plt.bar(labels, price_mean)
plt.xlabel('商店个数')
plt.ylabel('单位面积的房价均值')
plt.title('商店个数与单位面积的房价关系图')
plt.show()
```
最终,我们会得到一个柱形图,用于展示商店个数与单位面积的房价的关系。我们可以发现,当商店个数较多时,单位面积的房价均值更高,而当商店个数较少时,单位面积的房价均值较低。这可能是因为商店的个数反映了当地的生活便利程度,生活便利程度更高的地区的房价更高。