python資料分析課後答案_Python資料分析與應用課後實訓（一）

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

data = np.load(‘F:/Python資料分析與應用PPT、教案、實訓資料、習題答案/37304-Python資料分析與應用-課後實訓資料/第3章/populations.npz’)

plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=’SimHei’###與python3.7之前的版本不同font-sans-serif

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False

def getKeys(data):

ks=[]

for i in data.keys():

ks.append(i)

return ks

keys = getKeys(data)

values = data[keys[0]][-3::-1, :]

name = data[keys[1]]

p1 = plt.figure(figsize = (14, 7))

# 子圖1 散點圖

ax1 = p1.add_subplot(1, 2, 1)

plt.title(‘1996-2015年人口資料特征間的關系散點圖’)

plt.xlabel(‘年份’)

plt.ylabel(‘人口數（萬人）’)

plt.xticks(range(0, 20), values[:, 0], rotation = 45)

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 1], marker = ‘o’, c = ‘r’)

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 2], marker = ‘D’, c = ‘b’)

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 3], marker = ‘h’, c = ‘g’)

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 4], marker = ‘s’, c = ‘y’)

plt.scatter(values[:, 0], values[:, 5], marker = ‘*’, c = ‘c’)

plt.legend([‘年末總人口’,’男性人口’,’女性人口’,’城鎮人口’,’鄉村人口’])

# 子圖2 折線圖

ax2 = p1.add_subplot(1, 2, 2)

plt.title(‘1996-2015年人口資料特征間的關系折線圖’)

plt.xlabel(‘年份’)

plt.ylabel(‘人口數（萬人）’)

plt.xticks(range(0,20), values[:,0], rotation=45)

plt.plot(values[:,0], values[:,1], ‘rs-‘,

values[:,0], values[:,2], ‘bd-.’,

values[:,0], values[:,3], ‘gh–‘,

values[:,0], values[:,4], ‘y*:’,

values[:,0], values[:,5], ‘cv-.’)

plt.legend([‘年末總人口’,’男性人口’,’女性人口’,’城鎮人口’,’鄉村人口’])

plt.savefig(‘.1996~2015年人口資料特征間關系散點圖和折線圖.png’)

plt.show()

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