# -*- coding: utf-8 -*-
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 *********#
    fig,ax=plt.subplots() #subplots返回画布和子图
    ax.set_xlabel("crime murder", fontsize=12)  #设置x轴标签
    ax.set_ylabel("crime burglary", fontsize=12)  #设置y轴标签

    ax.set_title("美国谋杀率和入室盗窃率",fontproperties="SimHei", fontsize=16) #设置图像的标题

    #获取没有全美平均值和华盛顿特区的犯罪率数据
    crime2=crime[~crime['state'].isin(['District of Columbia','United States'])]   
     
    #对数据采用默认值进行平滑处理，返回值为一个二维数组
    lowess = sm.nonparametric.lowess(crime2["burglary"], crime2["murder"])  

    ax.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1]) #将二维数组绘制出来

    ax.set_xlim(0,10) #x轴范围从0到10
    ax.set_ylim(0,1200) #y轴范围从0到1200
    ax.plot(crime2["murder"],crime2["burglary"],"*",color="#00CC88") #绘制散点图
    
    plt.show() #展示图像

    # ********* End *********#
    plt.savefig('matplotlibScatter/studentanswer/level_2/crime.png') #保存为png格式
    plt.close() #关闭画布窗口