根据提示，在右侧编辑器 Begin - End 区间补充代码，过滤掉华盛顿特区和全美平均值数据，绘制散点图，其中 x 轴和 y 轴均从0开始，点用星号表示，颜色为"#00CC88"。 import pandas as pd #用于生成满足绘图要求的数据格式 from matplotlib import pyplot as plt #用于绘制散点图 # import statsmodels.api as sm #用于局部加权回归 crime=pd.read_csv(r"matplotlibScatter/csv/crimeRatesByState2005.csv") #返回值为二维标记数据结构 DataFrame def plot(): # ********* Begin *********# # ********* End *********# plt.savefig('matplotlibScatter/studentanswer/level_1/crime.png') #保存为png格式 plt.close() #关闭画布窗口

根据您的需求，需要完成的任务是在给定的代码框架中，补充代码以实现对“犯罪率”数据集的处理，并绘制出符合特定要求的散点图。以下是详细的步骤说明及代码： --- ### **任务分析** 1. 数据来源：`crimeRatesByState2005.csv` - 需要过滤掉两部分特殊数据：“华盛顿特区”以及“全美平均值”。 2. 散点图配置： - `x轴` 和 `y轴` 均从 0 开始； - 点样式为星号 (`'*'`)； - 点的颜色指定为 `"#00CC88"`。 3. 使用工具库： - Pandas 进行数据分析和清洗； - Matplotlib 绘制图形； 4. 输出结果： - 将最终图像保存到文件 `'matplotlibScatter/studentanswer/level_1/crime.png'` 中。 --- ### **解决方案** ```python import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt crime = pd.read_csv(r"matplotlibScatter/csv/crimeRatesByState2005.csv") def plot(): # ********* Begin ********* # Step 1: 过滤掉不需要的数据 ("Washington, D.C." 和 "United States") filtered_data = crime[~crime['state'].isin(["Washington, D.C.", "United States"])] # Step 2: 提取所需列 (假设 x 轴为 'murder_rate', y 轴为 'burglary_rate') x = filtered_data['murder_rate'] # 替换为实际使用的 x 列名 y = filtered_data['burglary_rate'] # 替换为实际使用的 y 列名 # Step 3: 设置绘图参数并绘制散点图 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(x, y, marker='*', color="#00CC88", s=100) # 星号形状、颜色设置 # Step 4: 设定坐标轴范围从 0 开始 plt.xlim(0, max(x.max(), 1)) # 确保 x 轴从 0 开始 plt.ylim(0, max(y.max(), 1)) # 确保 y 轴从 0 开始 # 可选：添加标题和标签 plt.title("Crime Rates Scatter Plot", fontsize=16) plt.xlabel("Murder Rate", fontsize=14) plt.ylabel("Burglary Rate", fontsize=14) # ********* End ********* plt.savefig('matplotlibScatter/studentanswer/level_1/crime.png') # 保存图片 plt.close() # 关闭画布窗口 ``` --- ### **关键点解析** 1. **数据过滤** 使用条件过滤排除了 `"Washington, D.C."` 和 `"United States"` 的记录，通过 `.isin()` 函数轻松实现。 2. **散点图属性** 图形中的每个点采用星号(`marker='*'`)形式显示，并设置了自定义颜色 `"#00CC88"`。同时调整大小参数 `s=100` 来提升可视化效果。 3. **坐标轴控制** 使用 `plt.xlim()` 和 `plt.ylim()` 方法保证两个坐标轴都从零开始展示，避免默认缩放带来的误差。 --- ### **运行注意事项** - 确认 CSV 文件路径是否正确； - 检查所用字段名称（如 murder_rate 和 burglary_rate），需与实际数据集中一致； - 如果有其他异常状态或缺失值，可以进一步增加预处理操作。 --- ####