美国犯罪率数据散点图绘制——局部加权回归

好的，关于美国犯罪率数据散点图绘制，可以使用Python中的matplotlib库进行绘制。而针对局部加权回归，可以使用Python中的statsmodels库来实现。具体的实现步骤可以参考以下代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 读取犯罪率数据
df = pd.read_csv('crime.csv')

# 散点图绘制
plt.scatter(df['Poverty'], df['Crime'], alpha=0.5)
plt.xlabel('Poverty')
plt.ylabel('Crime')

# 局部加权回归
lowess = sm.nonparametric.lowess
z = lowess(df['Crime'], df['Poverty'], frac=0.5)
plt.plot(z[:, 0], z[:, 1], 'r-', linewidth=2)

plt.show()

其中，`df`是犯罪率数据的DataFrame，`Poverty`和`Crime`分别是数据中的两个特征。在绘制散点图后，我们通过`lowess`函数对数据进行了局部加权回归，其中`frac`表示选取的数据比例。最后，将加权回归的结果使用红色实线进行绘制。