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【Python】Python城乡人口数据分析可视化（代码+数据集）【独一无二】
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👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 2.3 分析年末城镇和乡村人口随时间的变化趋势
👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 2.4 分析年末年末总人口与城市人口之间的关系
代码主要由几个模块组成，每个模块都有特定的功能，以下是各个模块的详细分析： 1. 导入模块和设置 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 导入模块: pandas 用于数据处理和分析，尤其擅长处理表格数据；matplotlib.pyplot 用于数据的可视化，提供了一个类似 MATLAB 的绘图框架。👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 设置中文显示: 为了在图表中正确显示中文，这行代码指定了使用 SimHei 字体，这是一种常用的中文黑体。 2. 读取数据 data = pd.read_excel('人口.xls', header=2) 读取Excel文件: 这行代码使用 pandas 的 read_excel 函数从 人口.xls 文件读取数据，header=2 表示数据的标题行是第三行（从0开始计数）。👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 3. 数据提取 years = data.columns[1:] 提取年份列: 这行代码获取数据中除了第一列之外的所有列，这些列代表了不同的年份，这对于后续的时间序列分析至关重要。 4. 绘制图形 4.1 设置画布和子图 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) 设置画布和子图: subplots 创建一个图形窗口和一组子图，这里创建了一个 2x2 的子图数组，每个子图都可以单独绘制不同的图表。 4.2 柱状图 - 年末总人口变化 axs[0, 0].bar(years, data.loc[0, years], color='blue') axs[0, 0].set_title('年末总人口变化(周玉洁)') axs[0, 0].set_ylabel('总人口（万人）')👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 绘制柱状图: 显示了每个年份的总人口数，用于观察人口随时间的变化趋势。设置标题和标签: 包括标题和y轴标签，以及x轴标签的旋转，以便更好地显示年份信息。 4.3 饼状图 - 男女人口比例 axs[0, 1].pie(data.loc[1:2, '2022年'], labels=gender_labels, autopct='%1.1f%%', colors=['lightblue', 'lightcoral']) axs[0, 1].set_title('男女人口比例(周玉洁)') 绘制饼状图: 展示2022年的男性和女性人口比例。设置颜色和标签: 使用自定义颜色和百分比显示。 4.4 主线图 - 城镇人口和乡村人口变化 axs[1, 0].plot(years, data.loc[3, years], marker='o', label='城镇人口', color='green') axs[1, 0].plot(years, data.loc[4, years], marker='s', label='乡村人口', color='orange') axs[1, 0].set_title('城镇和乡村人口变化(周玉洁)') # 略..... 绘制主线图: 显示城镇和乡村人口随时间的变化。添加图例和标签: 标记不同的数据系列，并添加图例。👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 4.5 散点图 - 城市人口与年末总人口关系 axs[1, 1].scatter(data.loc[0, years], data.loc[3, years], c='red', marker='^', label='城镇人口') axs[1, 1].scatter(data.loc[0, years], data.loc[4, years], c='blue', marker='o', label='乡村人口') axs[1, 1].set_title('城市人口与年末总人口关系(周玉洁)') axs[1, 1].set_xlabel('年末总人口（万人）') axs[1, 1].set_ylabel('城市人口（万人）') axs[1, 1].legend() 绘制散点图: 探讨城镇和乡村人口与总人口的关系。设置标签和图例: 详细标记坐标轴，并说明数据点代表的意义。 5. 调整布局和显示图形 plt.tight_layout() plt.show() 调整布局: tight_layout 自动调整子图参数，使之填充整个图形区域，避免标签重叠。显示图形: show 函数将所有的绘图输出显示在一个窗口中。以上各模块协同工作，提供了一个完整的数据可视化解决方案，以便用户可以直观地理解和分析人口数据。 👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 城乡人口分析 ” 获取。👈👈👈 |
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