python二手房数据可视化

Python 有很多可视化工具库可以用来对二手房数据进行可视化。下面介绍一些常用的库：

1. Matplotlib：是 Python 中广泛使用的绘图库，可以用来绘制各种图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。

2. Seaborn：是基于 Matplotlib 的高级绘图库，提供了更多的可视化选项和效果，适合可视化统计数据和信息。

3. Plotly：是一个交互式可视化库，可以通过 Plotly 的 API 将数据传递到 Plotly 的服务器上，生成交互式图表。在 Jupyter Notebook 中，可以使用 Plotly 的 Notebook 模式，将图表嵌入到 Notebook 中。

4. Bokeh：是一个用于 Web 浏览器的交互式可视化库，可以用 Python 和 JavaScript 来创建动态的、交互式的图表和应用程序。

下面是一个使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行二手房数据可视化的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('houses.csv')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='area', y='price', data=data)
plt.title('二手房面积和价格关系图')
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='district', y='price', data=data)
plt.title('各区二手房价格箱线图')
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

# 绘制直方图
sns.histplot(x='price', data=data, kde=True)
plt.title('二手房价格分布图')
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('频次')
plt.show()

这里使用了 Pandas 库读取了一个 houses.csv 文件，然后使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制了散点图、箱线图和直方图。你可以根据自己的需求选择合适的库和图表类型来进行数据可视化。