解析self.CRIM_Edit = QLineEdit("11.95") self.ZN_Edit = QLineEdit("0.00") self.INDUS_Edit = QLineEdit("18.100") self.CHAS_Edit = QLineEdit("0") self.NOX_Edit = QLineEdit("0.6590") self.RM_Edit = QLineEdit("5.6090") self.AGE_Edit = QLineEdit("90.00") self.DIS_Edit = QLineEdit("1.385") self.RAD_Edit = QLineEdit("24") self.TAX_Edit = QLineEdit("680.0") self.PTRATIO_Edit = QLineEdit("20.20") self.B_Edit = QLineEdit("332.09") self.LSTAT_Edit = QLineEdit("12.13")

这是一段 Python 代码，它创建了多个名为 "xxx_Edit" 的文本框控件，并将它们添加到当前类的实例对象中。

每个文本框控件都有一个默认值，例如第一个文本框控件的默认值为 "11.95"。这些文本框控件通常用于接收用户的输入，例如此处可能是用于输入房屋的各种属性值。

这些文本框控件都被存储在当前类的实例对象中，以便在其他方法中可以方便地访问它们的值。例如，可以在某个方法中使用 "self.CRIM_Edit.text()" 来获取名为 "CRIM_Edit" 的文本框控件中的文本值。

相关问题

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

这是一个使用matplotlib库在Python中绘制线图和散点图的代码示例。第一段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的线图。通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_params函数中的labelcolor参数，使得左右两个子图的刻度标签颜色不同。最后，使用tight_layout函数调整图表布局，并使用show函数显示图表。

第二段代码绘制了'MEDV'和'CRIM'之间的散点图。使用scatter函数绘制散点图，其中x轴被设置为数据的索引，y轴被设置为'MEDV'和'CRIM'。使用legend函数添加图例，使得可以区分'MEDV'和'CRIM'的散点图。最后，使用ylabel和xlabel函数设置横纵坐标的标签，并使用show函数显示图表。

boston_housing_prices.csv下载

boston_housing_prices.csv是一个包含波士顿房屋价格数据的文件。这个数据集是为了研究波士顿市不同地区的房屋价格而创建的。

这个数据集由14个不同的列组成，分别代表了不同的特征。其中包括：CRIM（该地区的人均犯罪率）、ZN（住宅用地超过 25,000 平方英尺的比例）、INDUS（城镇非零售业务用地的比例）、CHAS（是否靠近查尔斯河，1表示是，0表示否）、NOX（一氧化氮浓度）、RM（每个住宅的平均房间数）、AGE（1940 年之前建成的自用房屋的比例）、DIS（到波士顿五个就业中心的加权距离）、RAD（辐射性公路的接近指数）、TAX（该地区每 10,000 美元财产税税率）、PTRATIO（城镇师生比例）、B（1000(Bk-0.63)^2，其中 Bk 是城镇黑人的比例）、LSTAT（人口中地位低下者的比例）和MEDV（自住房的房屋价格中位数）。

我们可以通过下载boston_housing_prices.csv文件来获得这些数据，以便我们可以进行进一步的分析和研究。