重要性★★★☆☆难度★★★☆☆你是一家房地产公司的数据分析师。你的任务是在 3D 图表中可视化不同地区的房价分布。这种可视化将帮助利益相关者了解房价不仅在地区之间的变化，还与物业类型和建造年份有关。为了实现这一点，使用 Plotly 创建一个 3D 箱线图。生成物业价格、地区、物业类型和建造年份的样本数据。然后，编写代码生成一个 3D 箱线图，以显示这些维度上的价格分布。【数据生成代码示例】importpandasaspdimportnumpyasnp# 为地区、物业类型、年份和价格生成样本数据regions=['North','South','East','West']property_types=['House','Apartment','Condo']years=np.arange(2000,2021)# 创建一个带有随机数据的 DataFramenp.random.seed(42)data= python数据可视化技巧的100个练习 -- 99. 使用 Plotly 创建 3D 箱线图
重要性★★★☆☆难度★★★☆☆你是一家房地产公司的数据分析师。你的任务是在 3D 图表中可视化不同地区的房价分布。这种可视化将帮助利益相关者了解房价不仅在地区之间的变化，还与物业类型和建造年份有关。为了实现这一点，使用 Plotly 创建一个 3D 箱线图。生成物业价格、地区、物业类型和建造年份的样本数据。然后，编写代码生成一个 3D 箱线图，以显示这些维度上的价格分布。【数据生成代码示例】importpandasaspdimportnumpyasnp# 为地区、物业类型、年份和价格生成样本数据regions=['North','South','East','West']property_types=['House','Apartment','Condo']years=np.arange(2000,2021)# 创建一个带有随机数据的 DataFramenp.random.seed(42)data=