统计年龄分布情况（5岁的间隔统计），绘制出年龄分布图。

 p = (X^TX)^-1 X^T Y

import numpy as np
from numpy import mat
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D     # 画三维图

if __name__ == "__main__":
    # 1 获得x,y数据#  ##########
    X = np.array([[4000, 25], [8000, 30], [5000, 28], [7500, 33], [12000, 40]])
    Y = np.array([20000, 70000, 35000, 50000, 85000])


    # 2 矩阵形式转换X, Y
    Y_mat = mat(Y).T

    X_temp = np.ones((5, 3))
    X_temp[:, 0] = X[:, 0]
    X_temp[:, 1] = X[:, 1]
    #print(X_temp)
    X_mat = mat(X_temp)
   # print(X_mat)
    # 3 利用解析法 p = (X^TX)^-1 X^T Y
    pamaters = (((X_mat.T) * X_mat).I) * X_mat.T * Y_mat
    #print(pamaters)
    # 4 显示
    fig1 = plt.figure()
    ax1 = Axes3D(fig1)
    x = X[:, 0]
    y = X[:, 1]
    z = Y
    Z = X_mat * pamaters
    #print(Z)
    n = list(map(int, Z[:, 0]))   # Z中的数的位数超出范围
    #print(n)
    ax1.scatter3D(x, y, z, c='blue')
    ax1.plot3D(x, y, n, c='red')
    plt.title("贷款额度预测图")  # 设置图表标题
    plt.xlabel("工资")  # 设置x坐标轴标签
    plt.ylabel("年龄")  # 设置y坐标轴标签
    ax1.set_zlabel("额度")# 设置z坐标标签
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti']  # 用来正常显示中文（黑体）常用字体包括： Kaiti-楷体； FangSong-仿宋； Microsoft YaHei-微软雅黑
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    plt.show()

    a = eval(input("请输入工资："))
    b = eval(input("请输入年龄: "))
    s = np.array([[a, b]])
   # print(s)
    s_temp = np.ones((1, 3))
    s_temp[:, 0] = s[:, 0]
    s_temp[:, 1] = s[:, 1]
    #print(s_temp)
    s_mat = mat(s_temp)
    m = s_mat * pamaters
    print("贷款额度为：", m)

data = data.copy()
data['年龄'] = [dt.datetime.today().year - i.year for i in pd.to_datetime(data["出生年月"])]

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
# 读取 CSV文件生成DataFrame
df = pd.read_csv('D:/luohu3.csv')
print(df)

print(df.info())   # 获取 DataFrame 的摘要
print(df.head())     # 根据位置返回对象的前n行信息(默认值为5) ，用于快速测试数据集
print(df.describe())   # 生成描述性统计数据，总结数据集分布的集中趋势，分散和形状，不包括 NaN值。
# 数据预处理
data = df.dropna(0)    # 删除所有包含空值的行或列
print(data.info())
# data = df.drop_duplicates()
# print(data.info())

# 获取年龄数据
data = data.copy()
data['年龄'] = [dt.datetime.today().year - i.year for i in pd.to_datetime(data["出生年月"])]    # 日期数据如何处理
x = data["年龄"]
# 设置统计分值段范围
print(data.describe())       # 查看最大值与最小值
bins = np.arange(35, 65, 5)
time_bins = pd.cut(x, bins)    # 对数据进行离散化处理
print(time_bins)
# 按积分分割区间进行分组统计
df1 = data.groupby(time_bins)["年龄"].count()
print(df1)
# 绘制图形
df1.plot(kind="bar", rot=0)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti']   # 用来正常显示中文（黑体）常用字体包括： Kaiti-楷体； FangSong-仿宋； Microsoft YaHei-微软雅黑
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.show()