"""""
1.使用tips数据集，创建一个展示不同时间段(午餐/晚餐)账单总额分布的箱线图
2.使用iris数据集，绘制花萼长度与花瓣长度的散点图，并按不同种类着色
3.创建航班乘客数据的月度变化折线图，按年份着色
"""""
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

tips=pd.read_csv("./tips.csv")
sns.boxplot(
    data=tips,
    x="time",
    y="total_bill",
)
plt.show()

iris=pd.read_csv("./iris.csv")
sns.scatterplot(
    data=iris,
    x="sepal_length",
    y="petal_length",
    hue="species"
)
plt.show()

flights=pd.read_csv("./flights.csv")
sns.lineplot(
    data=flights,
    x="month",
    y="passengers",
    hue="year"
)
plt.show()

"""""
1.使用diamonds数据集(需从seaborn导入)，绘制克拉与价格的散点图，并按切工质量着色
2.使用penguins数据集，绘制企鹅不同物种的喙长与喙深的联合分布图
"""""

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

diamonds=pd.read_csv("./diamonds.csv")

sns.scatterplot(
    data=diamonds,
    x="carat",
    y="price",
    hue="cut"
)
plt.show()

penguins=pd.read_csv("./penguins.csv")
sns.jointplot(
    data=penguins,
    x="bill_length_mm",
    y="bill_depth_mm",
    hue="species",
    # kind="kde"
)

plt.show()