用pycharm 随机选择/下载一个数据集，或生成一些数据 绘制盒装图、柱状图、散点图、折线图等

在PyCharm中，你可以通过几个步骤来随机选择或下载数据集，并使用Python的数据分析库如pandas和matplotlib来处理和可视化数据：

1. **下载数据集**:
- 使用`!pip install pandas requests`安装必要的库。
- 从网上找一个公开数据集资源，如Kaggle、UCI Machine Learning Repository或GitHub。例如，你可以使用`requests.get()`函数下载CSV文件到本地。

   import requests
   url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"  # 示例URL
   response = requests.get(url)
   with open("iris.csv", "wb") as file:
       file.write(response.content)

2. **加载数据**:
- 使用pandas读取CSV文件。

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv("iris.csv")

3. **数据预处理**:
对数据进行清洗、整理和转换，例如处理缺失值、分类变量编码等。

4. **创建图表**:
- 使用matplotlib或seaborn库创建各种图形。
- **盒装图** (Boxplot):

     import matplotlib.pyplot as plt
     fig, ax = plt.subplots()
     data.boxplot(column=['SepalLength', 'PetalWidth'], ax=ax)
     plt.show()

- **柱状图** (Bar plot) 或 **直方图** (Histogram):

     data['Species'].value_counts().plot(kind='bar')
     plt.show()

- **散点图** (Scatter plot):

     data.plot(kind='scatter', x='SepalLength', y='PetalWidth')
     plt.show()

- **折线图** (Line plot):

     data['SepalLength'].plot(figsize=(10, 6))
     plt.show()

5. **保存或显示图像**:
最后，可以将图表保存为图片文件或直接在PyCharm的终端或IDE内查看。