设已经有了一份**信息数据包,生成一份包含公司规模、所在城市、月薪、福利的**数据分析与可视化的代码


import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据包 data = {'公司规模': ['小型', '中型', '大型', '小型', '中型'], '所在城市': ['上海', '北京', '深圳', '广州', '北京'], '月薪': [8000, 12000, 15000, 9000, 13000], '福利': ['五险一金', '带薪年假', '年终奖', '五险一金', '带薪年假']} df = pd.DataFrame(data) # 数据分析 print(df.describe()) # 数据可视化 plt.figure(figsize=(10, 6)) df['公司规模'].value_counts().plot(kind='bar', color='skyblue') plt.title('公司规模分布') plt.xlabel('公司规模') plt.ylabel('数量') plt.show() plt.figure(figsize=(10, 6)) df['所在城市'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%') plt.title('所在城市分布') plt.show() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(df['月薪'], bins=5, color='lightgreen') plt.title('月薪分布') plt.xlabel('月薪') plt.ylabel('数量') plt.show() plt.figure(figsize=(10, 6)) df['福利'].value_counts().plot(kind='bar', color='purple') plt.title('福利分布') plt.xlabel('福利') plt.ylabel('数量') plt.show() [2024-11-12 20:39:59 | AI写代码神器 | 675点数解答]
- 设已经有了一份**信息数据包,生成一份包含公司规模、所在城市、月薪、福利的**数据分析与可视化的代码(675点数解答 | 2024-11-12 20:39:59)56
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)173
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)200
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)237
- 1.定义一个抽象类,并设计两个子类继承该抽象类,演示它们的使用。 具体过程为,定义一个类vehicle并将它声明为抽象类。在类vehicle中声明一个infoofwheels方法,返回值为字符串类型。创建两个类car和motorbike从vehicle类继承而来,并在这两个类中实现info0fwheels方法。在car类中,应当返回“四轮车”信息:而在motorbike类中,应当返回“双轮车”信息。创建另一个带main方法的测试类test,在该类中创建car和motorbike的实例,并在控制台分别显示它们返回的信息。(440点数解答 | 2024-06-06 23:18:54)203
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(642点数解答 | 2024-06-30 15:39:49)235
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(1)统计分析各城市**数量分布图(2)**学历占比图 **学历占比图(3)通过**学历分析图,给出你对**发布情况的分析结论.(4)统计每一天发布的**数量图,按天来统计(提示:需要先将时间按每天来统(1539点数解答 | 2024-06-30 15:56:50)243
- [ { "id": 1, "parentId": 0, "spread": true, "title": "数据", "path": "", "status": 1, "sort": 1, "parentTitle": null, "children": [ { "id": 2, "parentId": 1, "spread": false, "title": "项目-知识库", "path": "/cms/data/questionprolist.html", "status": 1, "sort": 2, "parentTitle": "数据", (603点数解答 | 2025-04-15 22:48:51)106
- 创建成绩类,包含: 属性:平时成绩(int)、期末成绩(int) 方法:计算总成绩(计算规则:平时成绩*0.4+期末成绩*0.6,保留整数部分,小数部分直接丢弃) 创建学生类,包含: 属性:学号(string)、姓名(string)、语文成绩(成绩类)、数学成绩(成绩类)、物理成绩(成绩类) 方法:计算总分、计算平均分 输入3个学生的信息,将每个学生的信息封装在一个学生对象中。 按输入顺序依次输出3个学生的总分、平均分(精确到小数点后两位,舍去部分按四舍五入规则计入最后一位)。(847点数解答 | 2024-10-11 08:45:50)538
- 创建成绩类,包含: 属性:平时成绩(int)、期末成绩(int) 方法:计算总成绩(计算规则:平时成绩*0.4+期末成绩*0.6,保留整数部分,小数部分直接丢弃) 创建学生类,包含: 属性:学号(string)、姓名(string)、语文成绩(成绩类)、数学成绩(成绩类)、物理成绩(成绩类) 方法:计算总分、计算平均分 输入3个学生的信息,将每个学生的信息封装在一个学生对象中。 按输入顺序依次输出3个学生的总分、平均分(精确到小数点后两位,舍去部分按四舍五入规则计入最后一位)。 浮点数保留小数的相关知识可参考:https://blog.csdn.net/huaishuming/article/details/17752365 注意:未用学生类对象封装数据的,本题计0分(581点数解答 | 2024-11-19 15:54:02)302
- 成绩计算-2-关联类 分数 50 作者 蔡轲 单位 南昌航空大学 创建成绩类,包含: 属性:平时成绩(int)、期末成绩(int) 方法:计算总成绩(计算规则:平时成绩*0.4+期末成绩*0.6,保留整数部分,小数部分直接丢弃) 创建学生类,包含: 属性:学号(String)、姓名(String)、语文成绩(成绩类)、数学成绩(成绩类)、物理成绩(成绩类) 方法:计算总分、计算平均分 输入3个学生的信息,将每个学生的信息封装在一个学生对象中。 按输入顺序依次输出3个学生的总分、平均分(精确到小数点后两位,舍去部分按四舍五入规则计入最后一位)。 浮点数保留小数的相关知识可参考:https://blog.csdn.net/huaishuming/article/details/17752365 注意:未用学生类对象封装数据的,本题计0分(655点数解答 | 2025-04-18 11:41:55)181
- 7-2 成绩计算-2-关联类 分数 50 作者 蔡轲 单位 南昌航空大学 创建成绩类,包含: 属性:平时成绩(int)、期末成绩(int) 方法:计算总成绩(计算规则:平时成绩*0.4+期末成绩*0.6,保留整数部分,小数部分直接丢弃) 创建学生类,包含: 属性:学号(String)、姓名(String)、语文成绩(成绩类)、数学成绩(成绩类)、物理成绩(成绩类) 方法:计算总分、计算平均分 输入3个学生的信息,将每个学生的信息封装在一个学生对象中。 按输入顺序依次输出3个学生的总分、平均分(精确到小数点后两位,舍去部分按四舍五入规则计入最后一位)。 浮点数保留小数的相关知识可参考:https://blog.csdn.net/huaishuming/article/details/17752365 注意:未用学生类对象封装数据的,本题计0分 输入格式: 依次输入3个学生的每门课成绩,每个学生成绩信息格式: 学号+英文空格+姓名+英文空格+课程名+英文空格+平时成绩+英文空格+期末成绩 注:3个学生的课程顺序可能会不一致 例如: 22201311 张琳 语文 7(621点数解答 | 2025-04-18 11:43:55)233