python人口曲线图数组
时间: 2024-12-30 07:28:24 浏览: 43
### 如何使用 Python 绘制人口曲线图
为了绘制人口曲线图,通常会涉及到数据处理和可视化两个主要部分。下面将展示如何利用 `numpy` 和 `pandas` 来处理数组数据,并通过 `matplotlib` 进行绘图。
#### 数据准备阶段
假设有一组关于某地区过去几年的人口统计数据:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
years = range(2010, 2023) # 年份列表
population = [8_000_000 + i*50_000 for i in range(len(years))] # 假设每年增长5万人
data = list(zip(years, population))
df_population = pd.DataFrame(data, columns=['Year', 'Population'])
```
这段代码创建了一个包含年份和相应人口数量的数据框 `df_population`[^1]。
#### 可视化阶段
接下来,基于上述整理好的数据集来制作折线图表示随时间变化的人口趋势:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 折线图配置
plt.plot(df_population['Year'], df_population['Population'],
color='green',
marker='o',
linestyle='-.',
markersize=8,
label="Population Trend")
# 设置图表属性
plt.title('Annual Population Growth from 2010 to 2022')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
# 自定义坐标轴范围与刻度
plt.xlim(min(df_population['Year']), max(df_population['Year']))
plt.ylim(bottom=min(population)-100_000)
tick_interval = int((max(df_population['Year']) - min(df_population['Year'])) / 5)
plt.xticks(range(int(min(df_population['Year'])),
int(max(df_population['Year'])+1),
tick_interval))
plt.yticks(np.linspace(start=int(min(population)/1e6)*1e6,
stop=int(max(population)/1e6+1)*1e6,
num=5,
endpoint=True).astype(int))
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.tight_layout()
# 展示图形
plt.show()
```
此段脚本实现了对人口增长情况的直观呈现,其中设置了合理的坐标轴界限以及清晰易读的刻度标记。
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