# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 28 04:18:27 2020

@author: Giyn
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


data = pd.read_csv("housing.csv") # 读取数据
x_1 = data.values[:,[0]].flatten() # 特征1
x_2 = data.values[:,[1]].flatten() # 特征2
x_3 = data.values[:,[2]].flatten() # 特征3
x_4 = data.values[:,[3]].flatten() # 特征4
y = data.values[:,[4]].flatten() # 输出变量
x_1 = x_1[y < 50.0] # 剔除超过50的点（因为有可能有超过50的，但是在图中只显示50）
x_2 = x_2[y < 50.0]
x_3 = x_3[y < 50.0]
x_4 = x_4[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]

# 原始数据可视化（特征1）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'ivory' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('RM') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_1, y, color='r') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_1.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征2）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lavender' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('LSTAT') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_2, y, color='deeppink') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_2.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征3）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'aquamarine' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('DIS') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_3, y, color='deepskyblue') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_3.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征4）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightsalmon' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('AGE') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_4, y, color='blueviolet') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_4.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片
65819e244eecbf8949714dfbebd82c9a54915dc3
<mask token>

<mask token>
plt.title('housing')
plt.xlabel('RM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_1, y, color='r')
plt.savefig('./Pictures/raw_1.png')
plt.cla()
<mask token>
plt.title('housing')
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_2, y, color='deeppink')
plt.savefig('./Pictures/raw_2.png')
plt.cla()
<mask token>
plt.title('housing')
plt.xlabel('DIS')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_3, y, color='deepskyblue')
plt.savefig('./Pictures/raw_3.png')
plt.cla()
<mask token>
plt.title('housing')
plt.xlabel('AGE')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_4, y, color='blueviolet')
plt.savefig('./Pictures/raw_4.png')
plt.cla()

<mask token>
data = pd.read_csv('housing.csv')
x_1 = data.values[:, [0]].flatten()
x_2 = data.values[:, [1]].flatten()
x_3 = data.values[:, [2]].flatten()
x_4 = data.values[:, [3]].flatten()
y = data.values[:, [4]].flatten()
x_1 = x_1[y < 50.0]
x_2 = x_2[y < 50.0]
x_3 = x_3[y < 50.0]
x_4 = x_4[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'ivory'
plt.title('housing')
plt.xlabel('RM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_1, y, color='r')
plt.savefig('./Pictures/raw_1.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lavender'
plt.title('housing')
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_2, y, color='deeppink')
plt.savefig('./Pictures/raw_2.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'aquamarine'
plt.title('housing')
plt.xlabel('DIS')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_3, y, color='deepskyblue')
plt.savefig('./Pictures/raw_3.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightsalmon'
plt.title('housing')
plt.xlabel('AGE')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_4, y, color='blueviolet')
plt.savefig('./Pictures/raw_4.png')
plt.cla()

<mask token>
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_csv('housing.csv')
x_1 = data.values[:, [0]].flatten()
x_2 = data.values[:, [1]].flatten()
x_3 = data.values[:, [2]].flatten()
x_4 = data.values[:, [3]].flatten()
y = data.values[:, [4]].flatten()
x_1 = x_1[y < 50.0]
x_2 = x_2[y < 50.0]
x_3 = x_3[y < 50.0]
x_4 = x_4[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'ivory'
plt.title('housing')
plt.xlabel('RM')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_1, y, color='r')
plt.savefig('./Pictures/raw_1.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lavender'
plt.title('housing')
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_2, y, color='deeppink')
plt.savefig('./Pictures/raw_2.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'aquamarine'
plt.title('housing')
plt.xlabel('DIS')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_3, y, color='deepskyblue')
plt.savefig('./Pictures/raw_3.png')
plt.cla()
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightsalmon'
plt.title('housing')
plt.xlabel('AGE')
plt.ylabel('MEDV')
plt.scatter(x_4, y, color='blueviolet')
plt.savefig('./Pictures/raw_4.png')
plt.cla()

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 28 04:18:27 2020

@author: Giyn
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


data = pd.read_csv("housing.csv") # 读取数据
x_1 = data.values[:,[0]].flatten() # 特征1
x_2 = data.values[:,[1]].flatten() # 特征2
x_3 = data.values[:,[2]].flatten() # 特征3
x_4 = data.values[:,[3]].flatten() # 特征4
y = data.values[:,[4]].flatten() # 输出变量
x_1 = x_1[y < 50.0] # 剔除超过50的点（因为有可能有超过50的，但是在图中只显示50）
x_2 = x_2[y < 50.0]
x_3 = x_3[y < 50.0]
x_4 = x_4[y < 50.0]
y = y[y < 50.0]

# 原始数据可视化（特征1）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'ivory' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('RM') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_1, y, color='r') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_1.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征2）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lavender' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('LSTAT') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_2, y, color='deeppink') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_2.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征3）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'aquamarine' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('DIS') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_3, y, color='deepskyblue') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_3.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片

# 原始数据可视化（特征4）
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'lightsalmon' # 添加背景颜色
plt.title('housing') # 添加标题
plt.xlabel('AGE') # 添加横坐标标签
plt.ylabel('MEDV') # 添加纵坐标标签
plt.scatter(x_4, y, color='blueviolet') # 画散点图
plt.savefig("./Pictures/raw_4.png") # 保存图片
plt.cla() # 清空图片