educoder 5-2Python 计算思维训练——绘图进阶（答案）

数据可视化：商品房销售与人口普查图表分析

最新推荐文章于 2023-12-02 21:42:03 发布

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#python #matplotlib

本文通过编程展示了四种数据可视化图表：住宅商品房平均销售价格的柱状图，不同类型商品房销售价格的并列柱状图，2010年全国育龄妇女受教育程度的饼状图，以及15-64岁育龄妇女受教育程度与生育情况的多子图。这些图表详细分析了房价趋势和人口普查数据，提供了直观的统计信息。

第1关：柱状图 - 商品房销售价格统计图

# 请编写代码绘制住宅商品房平均销售价格柱状图

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")

#  请在此添加实现代码  #
# ********** Begin *********#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#\是为了让数字换行
sale_price='12914 11826 12997 12306.41 \
            12327.28 11406 10608 8378 8667.02\
            8052.78 6922.52 5744 4196 4336 4588 4751'
year='2015 2014 2013 2012 2011 \
      2010 2009 2008 2007 2006 \
      2005 2004 2003 2002 2001 2000'

#处理x,y的数据，需要分割，并且进行排序
#先排序，再转化成int型列表
y=sale_price.split()
y.reverse()
y=[float(e) for e in y]

x=year.split()
x.reverse()
x=[int(e) for e in x]


#
x_labels=[]
for i in range(2000,2016):
    x_labels.append(i)
plt.xticks(x,x_labels,rotation=45) #横轴标签 旋转rotation
'''
plt.yticks(range(4000,13500,1000))
plt.ylim(4000,13500)
'''
y_labels=[]
for j in range(4000,13500,1000):
    y_labels.append(j) 
plt.yticks(y_labels)
plt.ylim(4000,13500)

plt.bar(x, y, color='#800080') 
plt.savefig("picture/step1/fig1.png")

# ********** End **********#