#?-*-?coding:?utf-8?-*-
“““
Created?on?Sun?Oct?14?15:19:36?2018

@author:?yangh
“““
#使用Numpy庫讀取人口數(shù)據(jù)
#看不到文件的數(shù)據(jù)如下
#name=data[“data“]
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
data=np.load（“E:/anaconda/Anaconda/filelocation/populations.npz“）
plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]?=?‘SimHei‘
plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus‘]?=?False
values=data[“data“]
name=data[“feature_names“]
#創(chuàng)建畫布，并添加子圖
#在兩個(gè)子圖中分別繪制散點(diǎn)圖和折線圖
#年末總?cè)丝?br/>p1?=?plt.figure（figsize=（1010））
ax1=p1.add_subplot（211）
#為什么values[:0]不可運(yùn)行，而values[:1]可以
#多維數(shù)組某列反向讀取[::-1]
plt.scatter（values[0:200][::-1]values[0:201][::-1]marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“年末總?cè)丝冢ㄈf人）“）
plt.ylim（120000140000）
plt.title（“1996年-2015年人口總數(shù)散點(diǎn)圖“）
ax2=p1.add_subplot（212）
plt.plot（values[0:200][::-1]values[0:201][::-1]color=“r“l(fā)inestyle=“--“marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“年末總?cè)丝冢ㄈf人）“）
plt.title（“1996年-2015年人口總數(shù)折線圖“）
plt.savefig（“E:/anaconda/Anaconda/filelocation/1996年-2015年人口總數(shù)折線圖.png“）
plt.show（）;
#[‘時(shí)間‘?‘年末總?cè)丝冢ㄈf人）‘?‘男性人口（萬人）‘?‘女性人口（萬人）‘?‘城鎮(zhèn)人口（萬人）‘?‘鄉(xiāng)村人口（萬人）‘]

#男性人口
p2?=?plt.figure（figsize=（1010））
ax1=p2.add_subplot（211）
plt.scatter（values[0:200][::-1]values[0:202][::-1]marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“男性人口（萬人）“）
plt.ylim（6000080000）
plt.title（“1996年-2015年男性人口散點(diǎn)圖“）
ax2=p2.add_subplot（212）
plt.plot（values[0:200][::-1]values[0:202][::-1]color=“r“l(fā)inestyle=“--“marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“男性人口（萬人）“）
plt.title（“1996年-2015年男性人口折線圖“）
plt.savefig（“E:/anaconda/Anaconda/filelocation/1996年-2015年男性人口折線圖.png“）
plt.show（）;
#女性人口
p3?=?plt.figure（figsize=（1010））
ax1=p3.add_subplot（211）
plt.scatter（values[0:200][::-1]values[0:203][::-1]marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“女性人口（萬人）“）
plt.ylim（6000070000）
plt.title（“1996年-2015年女性人口散點(diǎn)圖“）
ax2=p3.add_subplot（212）
plt.plot（values[0:200][::-1]values[0:203][::-1]color=“r“l(fā)inestyle=“--“marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“女性人口（萬人）“）
plt.title（“1996年-2015年女性人口折線圖“）
plt.savefig（“E:/anaconda/Anaconda/filelocation/1996年-2015年女性人口折線圖.png“）
plt.show（）;
#城鎮(zhèn)人口
p4?=?plt.figure（figsize=（1010））
ax1=p4.add_subplot（211）
plt.scatter（values[0:200][::-1]values[0:204][::-1]marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“城鎮(zhèn)人口（萬人）“）
plt.ylim（3000080000）
plt.title（“1996年-2015年城鎮(zhèn)人口散點(diǎn)圖“）
ax2=p4.add_subplot（212）
plt.plot（values[0:200][::-1]values[0:204][::-1]color=“r“l(fā)inestyle=“--“marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“城鎮(zhèn)人口（萬人）“）
plt.title（“1996年-2015年城鎮(zhèn)人口折線圖“）
plt.savefig（“E:/anaconda/Anaconda/filelocation/1996年-2015年城鎮(zhèn)人口折線圖.png“）
plt.show（）;
#鄉(xiāng)村人口
p5?=?plt.figure（figsize=（1010））
ax1=p5.add_subplot（211）
plt.scatter（values[0:200][::-1]values[0:205][::-1]marker=“o“）
plt.xlabel（“時(shí)間（年份）“）
plt.ylabel（“鄉(xiāng)村人口（萬人）“）
plt.ylim（6000090000）
plt.title（“1996年-2015年鄉(xiāng)村人口散點(diǎn)圖“）
ax2=p5.add_subplot（212）
plt.plot（values[0:200][::-1]values[0:205][::-1]color=“r“l(fā)inestyle=“--“marker=“o“）
plt.xlabel（“

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????文件???????4771??2018-10-16?08:49??《python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》第二三章實(shí)訓(xùn)代碼\第三章實(shí)訓(xùn)一.py

?????文件???????9340??2018-10-15?21:24??《python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》第二三章實(shí)訓(xùn)代碼\第三章實(shí)訓(xùn)二.py

?????文件???????1820??2018-10-14?15:00??《python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》第二三章實(shí)訓(xùn)代碼\第二章實(shí)訓(xùn)一.py

?????文件????????448??2018-10-14?15:19??《python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》第二三章實(shí)訓(xùn)代碼\第二章實(shí)訓(xùn)二.py

?????目錄??????????0??2019-03-31?21:56??《python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》第二三章實(shí)訓(xùn)代碼

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