QiuBeiXianSeng的博客

实战9• covid_approval_toplines.csv• subject：与covid-19处理有关的(Trump)• modeldate：日期• party：政党• approve_estimate：赞成• disapprove_estimate：不赞成• covid_concern_toplines.csv• subject：concern-infected 关心感染，concern-economy 关心经济• very_estimate：非常关注• somewhat_es

实战4读取 population_data.json 数据统计以下5个国家2010年人口的占比情况。country_list = [“Afghanistan”,“Albania”,“Arab World”,“Aruba”,“Bangladesh”]import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_json("population_data.json")df.info()df.h

通过starbucks_store_worldwide.csv数据，获取中国每个省份的分布数量import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt"""了解数据- 扣题：中国的市- 需求的数据 - Country - City- 有缺失值，是否要处理？count()获取非nan个数 """sb_df = pd.read_csv("starbucks_store_worldwid

练习1通过 Pandas 创建 学生成绩表的 excel 文件 。参考数据如下(可自己构建)：代码如下：import pandas as pdimport numpy as npstu_names = ["胡歌","林更新","金世佳","丑娟"]courses = ['语文', '数学', '英语', 'Python', '体育']data = np.array([[87., 74., 98., 84., np.nan],[79., 69., 61., 99., np.nan],[84.,

练习1：在讲解 Matplotlib 的时候，我们使用以下代码绘制分组条形图。其中讲解到，三根柱子的位置需要同时往左或往右移动时，需要使用到列表推导式。实际上，duck不必，请使用numpy的所学来优化我们该部分代码。代码展示：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）plt.rcParams['axes.un

以上为英国与美国Youtube数据，其每列对应的是：点击，喜欢，不喜欢，评论。练习1结合Matplotlib绘制各自的评论数量的图形，体现其评论数主要分布在哪个区间。代码如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib # 设置字体font = { 'family':'SimHei', 'weight':'bold', 'size':12}matplotlib.rc("fo.

第3节课Matplotlib作业练习1为了对某一产品进行合理定价，我们对此类商品进行了试销实验，价格与需求量数据如下。利用图表分析规律。代码展示：frommatplotlibimportpyplotaspltprice=[60,80,40,30,70,90,95]sales=[100,50,120,135,65,45,40]plt.scatter(price,sales)plt.xlabel("price")plt.ylabel("sales")plt.show()如图所