deepseek辅助python编程可视化

数据可视化

箱线图：展示各个特征的分布情况。

# 设置图片清晰度
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
# 创建一个画布
plt.figure(figsize=(12, 6))
# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=df.drop('target', axis=1))
# 设置标题
plt.title('Boxplot of Iris Features')
# 显示图形
plt.show()

散点图矩阵：展示特征之间的关系。

# 创建散点图矩阵
sns.pairplot(df, hue='target')
# 显示图形
plt.show()

小提琴图：展示每个类别下各个特征的分布。

# 创建一个画布
plt.figure(figsize=(12, 6))
# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x='target', y='sepal length (cm)', data=df)
# 设置标题
plt.title('Violin Plot of Sepal Length by Species')
# 显示图形
plt.show()

代码层面

• 代码生成：我已经为你提供了完整的 Python 代码，涵盖了从数据加载、探索到可视化的整个流程。你可以直接使用这些代码进行实践，代码中的注释也能帮助你理解每一步的操作。
• 代码优化：如果你发现代码在运行效率、可读性等方面存在问题，或者想要实现更复杂的功能，我可以对你提供的代码进行优化和改进。例如，如果你希望在可视化时添加更多的自定义设置，我可以帮你修改代码。
• 代码调试：当你在运行代码时遇到错误，比如语法错误、逻辑错误等，你可以将错误信息反馈给我，我会帮你分析错误原因并提供解决方案。

知识讲解层面

• 库的使用：对于 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等库的具体使用方法，如果你有疑问，我可以为你详细解释每个函数和方法的作用。例如，你可能想了解 seaborn.pairplot 函数的更多参数设置，我可以为你提供相关信息。
• 数据分析思路：在进行数据分析和可视化时，你可能对某些步骤的目的和意义不太清楚，我可以为你讲解背后的数据分析思路。比如，为什么要绘制箱线图、散点图矩阵和小提琴图，这些图能帮助我们发现数据的哪些特征。

项目拓展层面

• 数据集替换：如果你想使用其他数据集进行类似的分析和可视化，我可以指导你如何修改代码以适应新的数据集。你只需要提供新数据集的相关信息，如数据格式、特征名称等。
• 功能拓展：如果你希望在现有项目的基础上增加更多功能，比如进行数据建模、预测等，我可以为你提供相应的代码和思路，帮助你进一步拓展项目。