实验数据

数据来自出版书籍《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》(Springer, 2013)，作者Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani。共200条数据，每条数据4个属性。该数据可以从这个链接直接下载得到：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv

下载的数据是一个名为Advertising.csv的文件，一共200行4列。这个是商品的销售量与电视广告、广播广告、报纸广告之间的关系，具体的单位可以先不管。每一行是一个商品，前三列是输入特征，后三列是输出特征。数据的样子如下：

python绘图

使用到了pandas和 matplotlib.pyplot这两个库，没安装的可以用pip安装或者直接安装一个Anaconda。需要吐槽一下我之前好蠢==一直以为是panda，所以很奇怪为什么import panda的时候没有这个库。

首先需要写好Advertising.csv的路径，python里面写路径可以在路径前加一个r，表示不需要转义字符了，比如说：

path = r'C:\Users\***\learning\data\Advertising.csv'

然后使用pandas里面的函数read_csv()来读取这个Advertising.csv文件。

定义好绘图的横纵坐标，由于有三个输入特征，因此会分别绘制出三个输入特征与输出特征之间的关系。横坐标使用了list来存储三个输入特征，但是在实际绘制图形的时候，会分别绘制每个输入特征与输出特征的关系。

    x = data[["TV","radio","newspaper"]]print(type(x))#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>print(x.shape)#(200, 3)

这里由于会绘制出三幅图，因此在一张画布上，相当有三个子图构成一张图片，使用了subplot（）这个函数，括号内的数字有讲究。此例中，三幅图片将会从上到下的摆放，因此是三行一列。指定某个图片的位置是按照从左到右，从上往下的编号。因此此例中的第一幅（即最上面的图片），是subplot(311)。第二幅是subplot(312)...如果是二行二列，左上角是subplot(221)，右下角是subplot(224)。

再是指定绘制图片的横纵坐标和曲线模式。曲线模式有r(red),g(green),b(blue)三种颜色选，同时还有点的形状选，比如o的话是点点，^代笔三角形，*代表星型。

最后可以给图片加上名字，使用的函数是title()。最终分配布局grid()即可。别忘了要show()一下哦：）

画出来就是这样的：

代码部分

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":path = r'C:\Users\**\learning\data\Advertising.csv'data = pd.read_csv(path)x = data[["TV","radio","newspaper"]]y = data["sales"]print(type(x))#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>print(x.shape)#(200, 3)plt.figure(figsize=(9,12))plt.subplot(311)plt.plot(data['TV'], y, 'ro')plt.title('TV')plt.grid()plt.subplot(312)plt.plot(data['radio'], y, 'g^')plt.title('radio')plt.grid()plt.subplot(313)plt.plot(data['newspaper'], y, 'b*')plt.title('newspaper')plt.grid()plt.tight_layout()plt.show()

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