某地区房地产商对近几年 的房屋交易情况进行了统计，并将统计结果存放到了放假特征关系表(house_prize.npz)中，数据共414条，特征包括交易年份、房屋年龄、离地铁站的距离、附近的商店个数和单位面积的放假。基于以上数据，绘制图表并完成以下分析：
1.绘制地铁站距离与单位面积房价的散点图，并对其进行分析、写出推论
2.将附近的商店个数划分为0～3 4～7 8~10 3个区间，分别计算这3个区间下单位面积的房价的均值，绘制附近商店个数与单位面积房价的柱形图，并进行分析、写出推论
3.根据交易年份绘制饼图，查看交易年份的分布情况，进行分析、写出推论
4.绘制各特征之间的热力图，进行分析、写出推论

运行结果

经引用chatgpt回答如下：

1. 绘制地铁站距离与单位面积房价的散点图，并对其进行分析、写出推论

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取房价数据
data = np.load('house_prize.npz')

# 特征名称
feature_names = data['feature_names']

# 地铁站距离
distance = data['data'][:, 2]
# 单位面积房价
price = data['target']

# 绘制散点图
plt.scatter(distance, price, alpha=0.5)
plt.xlabel(feature_names[2])
plt.ylabel('Price')
plt.title('Distance to Subway Station vs. Price')
plt.show()

从散点图可以看出，地铁站距离与单位面积房价之间的关系大致呈反比例关系，距离地铁站越远的房价越低。在距离地铁站2000米以内的区域，房价波动较大，可能受到其他因素的影响。推论：交通状况是影响房价的重要因素之一。

2. 将附近的商店个数划分为03、47、8~10三个区间，分别计算这3个区间下单位面积的房价的均值，绘制附近商店个数与单位面积房价的柱形图，并进行分析、写出推论

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取房价数据
data = np.load('house_prize.npz')

# 特征名称
feature_names = data['feature_names']

# 附近商店个数
shop_count = data['data'][:, 3]
# 单位面积房价
price = data['target']

# 将附近商店个数划分为0~3、4~7、8~10三个区间
bins = [-1, 3, 7, 10]
labels = ['0-3', '4-7', '8-10']
groups = pd.cut(shop_count, bins=bins, labels=labels)

# 计算各区间下的均价
means = []
for label in labels:
    mean = np.mean(price[groups == label])
    means.append(mean)

# 绘制柱形图
plt.bar(labels, means)
plt.xlabel('Number of Shops Nearby')
plt.ylabel('Price per Square Meter')
plt.title('Number of Shops Nearby vs. Price')
plt.show()

从柱形图可以看出，单位面积房价随着附近商店数量的增多而增高。在810个商店的区域，单位面积房价最高；在03个商店的区域，单位面积房价最低。推论：商业设施的完善程度是影响房价的因素之一。

3. 根据交易年份绘制饼图，查看交易年份的分布情况，进行分析、写出推论

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取房价数据
data = np.load('house_prize.npz')

# 特征名称
feature_names = data['feature_names']

# 交易年份
year = data['data'][:, 0]

# 统计各年份交易数据的数量
year_counts = np.zeros(6)
for i in range(6):
    year_counts[i] = np.sum(year == i + 2012)

# 绘制饼图
labels = ['2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017']
plt.pie(year_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Distribution of Transactions by Year')
plt.show()

从饼图可以看出，交易年份分布比较均匀，2012和2013年相对较少，占比约为7.2%。推论：固定时间范围内的房屋交

```c

```

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7757695
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  我可以帮您实现这些可视化操作。具体的解决方案如下：

  1.绘制地铁站距离与单位面积房价的散点图，并对其进行分析，以得出相应的推论。

  解决方案：您可以使用Python中的Matplotlib库来进行可视化操作。首先，您需要先读取数据文件，并将其中的地铁站距离和单位面积房价数据提取出来。您可以使用NumPy库来读取名为‘house_prize.npz’的文件中的数据。具体的代码如下：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 读取数据文件
  data = np.load('house_prize.npz')
  x = data['arr_2']  # 地铁站距离
  y = data['arr_4']  # 单位面积房价
  

  接下来，您可以使用Matplotlib库中的scatter()函数来生成散点图，并对其进行美化处理（如添加标题和坐标轴标签等）。具体的代码如下：

  # 绘制散点图
  plt.scatter(x, y)
  
  # 添加标题和坐标轴标签
  plt.title('Subway distance vs. Unit Price')
  plt.xlabel('Subway distance')
  plt.ylabel('Unit Price')
  
  # 显示图像
  plt.show()
  

  绘制出的散点图可以让您更直观地了解地铁距离与房价之间的关系。

  2.将附近商店个数分类绘制柱形图，并计算不同商店数量区间下的单位面积房价的均值，以便分析规律和推论。

  解决方案：同样地，您可以使用Matplotlib库来进行可视化操作。首先，您需要将商店数量数据按照一定的规则进行分类，例如将商店数量分为0-5、5-10、10-15、15-20等几个区间。然后，您可以计算不同区间下的单位面积房价均值，并将其绘制成柱形图。以下是具体的代码：

  # 读取商店数量和单位面积房价
  data = np.load('house_prize.npz')
  x = data['arr_3']  # 商店数量
  y = data['arr_4']  # 单位面积房价
  
  # 对商店数量进行分类
  bins = [0, 5, 10, 15, 20]
  group_names = ['0-5', '5-10', '10-15', '15-20']
  categories = pd.cut(x, bins, labels=group_names)
  
  # 计算不同区间下的单位面积房价均值
  df = pd.DataFrame({'categories': categories, 'price': y})
  grouped = df.groupby(['categories']).mean()
  
  # 绘制柱形图
  plt.bar(grouped.index, grouped['price'])
  
  # 添加标题和坐标轴标签
  plt.title('Average Unit Price by Shop Category')
  plt.xlabel('Shop Category')
  plt.ylabel('Average Unit Price')
  
  # 显示图像
  plt.show()
  

  通过这个柱形图，您可以更好地了解不同商店数量区间下单位面积房价的均值，从而得出更深入的分析和推论。

  3.根据交易年份绘制饼图，观察交易年份的分布情况，进行分析，并得出相关推论。

  解决方案：同样地，您可以使用Matplotlib库来进行可视化操作。首先，您需要读取数据文件，并将其中的交易年份数据提取出来。然后，您可以使用Matplotlib库中的pie()函数来生成饼图，并对其进行美化处理。以下是具体的代码：

  ```python

  读取