Matplotlib加载学习通资料data文件夹datasets下的tips.csv文件数据，绘制出女性与男性中吸烟与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图关系

好的，这是一个关于数据可视化的问题。您可以使用Matplotlib库来加载tips.csv文件，并绘制出女性和男性中吸烟与不吸烟顾客的消费金额和小费之间的散点图关系。为了更好地实现这个问题，您还需要使用Pandas库来处理数据。你可以像这样开始代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("data/datasets/tips.csv")

然后，您需要按性别和烟民状态筛选数据，并分别绘制散点图：

# 按性别和烟民状态筛选数据
male_smokers = data[(data['sex'] == 'Male') & (data['smoker'] == 'Yes')]
male_non_smokers = data[(data['sex'] == 'Male') & (data['smoker'] == 'No')]
female_smokers = data[(data['sex'] == 'Female') & (data['smoker'] == 'Yes')]
female_non_smokers = data[(data['sex'] == 'Female') & (data['smoker'] == 'No')]

# 绘制男性吸烟者和非吸烟者的散点图
plt.scatter(male_smokers['total_bill'], male_smokers['tip'], label='Male Smokers')
plt.scatter(male_non_smokers['total_bill'], male_non_smokers['tip'], label='Male Non-Smokers')

# 绘制女性吸烟者和非吸烟者的散点图
plt.scatter(female_smokers['total_bill'], female_smokers['tip'], label='Female Smokers')
plt.scatter(female_non_smokers['total_bill'], female_non_smokers['tip'], label='Female Non-Smokers')

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Relationship between Total Bill and Tip by Gender and Smoking Status')

# 显示图像
plt.show()

当您运行这个代码时，您将得到一个散点图，展示了女性与男性中吸烟与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的关系。