,HAGRID,Kingdom,Phylum,Class,Order,Family,Genus,Species,Common name,Female maturity (days),Male maturity (days),Gestation/Incubation (days),Weaning (days),Litter/Clutch size,Litters/Clutches per year,Inter-litter/Interbirth interval,Birth weight (g),Weaning weight (g),Adult weight (g),Growth rate (1/days),Maximum longevity (yrs),Specimen origin,Sample size,Data quality,IMR (per yr),MRDT (yrs),Metabolic rate (W),Body mass (g),Temperature (K) 0,3,Animalia,Arthropoda,Branchiopoda,Diplostraca,Daphniidae,Daphnia,pulicaria,Daphnia,,,,,,,,,,,,0.19,unknown,medium,acceptable,,,,, 1,5,Animalia,Arthropoda,Insecta,Diptera,Drosophilidae,Drosophila,melanogaster,Fruit fly,7.0,7.0,,,,,,,,,,0.3,captivity,large,acceptable,0.05,0.04,,,根据以上数据 根据matplotlib绘图 利用散点图可视化动物之间的相关性:假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息,并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作,具体要求如下所示: (1)当前所给定的数据集并不完整,可以过滤掉某些数据,以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容,随后根据动物的分类对数据进行排序。 (2)创建散点图,并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类,针对分组数据样本使用不同的颜色。随后,添加图例、标记和标题。
时间: 2023-07-27 20:32:48 浏览: 106
好的,根据您提供的数据集,我们可以使用pandas库来处理数据。首先,我们需要读取数据集,并过滤掉不需要的列,只保留体重和最长寿命两项内容。然后,我们按照动物的分类对数据进行排序,并使用scatter函数创建散点图,其中颜色由分类决定。最后,我们添加了图例、标记和标题,并使用show函数显示图形。下面是完整的代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv('animal_data.csv')
# 过滤不需要的列,只保留体重和最长寿命
data = data[['Body mass (g)', 'Maximum longevity (yrs)', 'Class']]
# 按照分类对数据进行排序
data = data.sort_values(by='Class')
# 创建散点图
plt.scatter(data['Body mass (g)'], data['Maximum longevity (yrs)'], c=data['Class'])
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标记和标题
plt.xlabel('Body mass (g)')
plt.ylabel('Maximum longevity (yrs)')
plt.title('Correlation between body mass and maximum longevity of animals')
# 显示图形
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库读取数据集,并过滤掉不需要的列,只保留体重和最长寿命两项内容。然后,我们按照动物的分类对数据进行排序,并使用scatter函数创建散点图,其中颜色由分类决定。最后,我们添加了图例、标记和标题,并使用show函数显示图形。
需要注意的是,由于您提供的数据集中存在缺失值,因此在实际操作中需要进行数据清洗和处理,以确保可视化结果的准确性。