用python语言绘制房屋朝向分布柱状图 # 4. 绘制单价与关注人数的散点图 # 5. 绘制单价与面积的二维直方图

好的，下面是用Python语言绘制这三个图表的代码示例：

1. 绘制房屋朝向分布柱状图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('house_data.csv')

# 统计每个朝向的房屋数量
orientations = df['orientation'].value_counts()

# 可视化朝向和房屋数量之间的关系
orientations.plot(kind='bar')
plt.title('House Orientation Distribution')
plt.xlabel('Orientation')
plt.ylabel('Number of Houses')
plt.show()

2. 绘制单价与关注人数的散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('house_data.csv')

# 可视化单价和关注人数之间的关系
plt.scatter(df['price'], df['followers'])
plt.title('Price vs. Number of Followers')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Number of Followers')
plt.show()

3. 绘制单价与面积的二维直方图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('house_data.csv')

# 统计单价和面积的分布情况
price_bins = pd.cut(df['price'], bins=10)
area_bins = pd.cut(df['area'], bins=10)
price_area_counts = df.groupby([price_bins, area_bins]).size().unstack()

# 可视化单价和面积之间的关系
price_area_counts.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Price vs. Area Distribution')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Number of Houses')
plt.show()

希望这些代码示例能帮助你绘制出所需的图表。请注意，这些示例代码仅供参考，实际情况可能需要根据数据集的结构和特征进行适当的修改。