#计数图 sns.countplot(x=data['species']) 这段代码改为用matplotlib绘制

将seaborn库的countplot函数改为matplotlib库的bar函数，可以使用以下代码将该计数图用matplotlib绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 导入iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 统计不同种类的数量
count_data = data['species'].value_counts()

# 创建画布和子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制条形图
ax.bar(count_data.index, count_data.values)

# 设置x轴标签和y轴标签
ax.set_xlabel('Species')
ax.set_ylabel('Count')

# 显示图像
plt.show()

需要注意的是，使用该代码之前需要先导入相应的数据集，例如iris数据集。此外，我们使用了Pandas库的value_counts函数来统计不同种类的数量。

相关问题

#计数图 sns.countplot(x=data['species']) 这段代码用matplotlib绘制

下面是使用 Matplotlib 绘制计数图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 设置主题
plt.style.use('ggplot')

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 绘制计数图
plt.hist(data['species'], bins=3, edgecolor='black')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Countplot of Species')

# 显示图形
plt.show()

其中，`plt.hist()` 函数用于绘制直方图，参数 `bins` 指定直方图的箱子数，参数 `edgecolor` 指定箱子边缘颜色。`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数用于添加横轴和纵轴标签，`plt.title()` 函数用于添加标题。最后，使用 `plt.show()` 函数显示图形。

#分组聚合 sns.barplot(x='species',y='petal_length',data=data,ci=None) 这段代码改为用matplotlib绘制

将seaborn库的barplot函数改为matplotlib库的bar函数，可以使用以下代码将该条形图用matplotlib绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 导入iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 计算每个种类的平均花瓣长度
mean_data = data.groupby('species')['petal_length'].mean()

# 创建画布和子图对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制条形图
ax.bar(mean_data.index, mean_data.values)

# 设置x轴标签和y轴标签
ax.set_xlabel('Species')
ax.set_ylabel('Petal Length')

# 显示图像
plt.show()

需要注意的是，使用该代码之前需要先导入相应的数据集，例如iris数据集。此外，为了计算每个种类的平均花瓣长度，我们使用了Pandas库的groupby函数。