4． 对属性列中数据类型为np.float64和np.int64的属性绘制直方图检测是否存在异常值。要求每个属性生成两幅图，一个图的纵坐标为频次值，别一幅图的纵坐标为频次值的对数值。（提示：ax.set_yscale('log')）。 5． 删除骑行时间超过20天的数据，显示数据集的行列数。

ChitGPT: 好的，我明白了。您的第一个问题需要进行数据处理和可视化。如果您的数据集已经存储为 pandas DataFrame，您可以使用 pandas 提供的 hist() 方法来绘制直方图。代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 取出数据类型为np.float64和np.int64的属性
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.float64, np.int64]).columns

# 绘制直方图
for col in numeric_cols:
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 4))

    # 图1：纵坐标为频次值
    df[col].hist(ax=ax1)
    ax1.set_xlabel(col)
    ax1.set_ylabel('Frequency')

    # 图2：纵坐标为频次值的对数值
    df[col].hist(ax=ax2)
    ax2.set_xlabel(col)
    ax2.set_ylabel('Frequency (log scale)')
    ax2.set_yscale('log')

    plt.show()

这段代码会针对每一个 np.float64 和 np.int64 类型的列绘制两幅直方图：一个纵坐标为频次值，一个纵坐标为频次值的对数值。

对于您的第二个问题，需要删除骑行时间超过20天的数据，并输出数据集的行列数。您可以使用 Pandas 提供的 drop() 方法删除符合条件的行，并使用 shape 属性输出数据集的行列数。代码示例如下：

# 删除骑行时间超过20天的数据
df = df[df['duration'] <= 20*24*60]

# 输出数据集的行列数
print('Data shape:', df.shape)

此代码会删除骑行时间超过20天的数据，并输出数据集的行列数。