### 海归数据绘图代码示例
以下是基于 Python 的 `matplotlib` 和 R 的 `ggplot2` 绘制海归相关图表的代码示例。
#### 使用 Python Matplotlib 绘制柱状图
假设有一组关于不同年份海归人数的数据：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设这是某国每年的海归人数统计数据
years = ['2018', '2019', '2020', '2021', '2022']
returnees = [10000, 12000, 15000, 18000, 20000]
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(years, returnees, color='skyblue')
plt.title('Annual Returnee Count (2018-2022)', fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=14)
plt.ylabel('Number of Returnees', fontsize=14)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
for i, value in enumerate(returnees):
plt.text(i, value + 300, str(value), ha='center', fontsize=12)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
此代码展示了如何利用 `matplotlib` 创建一个简单的柱状图，表示年度海归人数的变化趋势[^1]。
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#### 使用 R ggplot2 绘制折线图
如果希望使用 R 中的 `ggplot2` 来绘制类似的图表，则可以按照如下方式实现：
```R
library(ggplot2)
# 构建数据框
data <- data.frame(
Year = c(2018, 2019, 2020, 2021, 2022),
Returnees = c(10000, 12000, 15000, 18000, 20000)
)
# 绘制折线图
p <- ggplot(data, aes(x = factor(Year), y = Returnees)) +
geom_line(aes(group = 1), color = "blue", size = 1) +
geom_point(color = "red", size = 3) +
labs(title = "Annual Returnee Trend (2018-2022)",
x = "Year",
y = "Number of Returnees") +
theme_minimal()
print(p)
```
这段代码通过 `ggplot2` 库创建了一个带有标记点的折线图，清晰地展现了时间序列上的变化趋势[^2]。
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#### 进一步扩展：饼图展示比例分布
为了更直观地了解各年龄段或职业领域内的海归占比情况，还可以采用饼图形式。以下是一个 Python 实现的例子：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 不同职业领域的海归数量统计
fields = ['Engineering', 'Business', 'Science', 'Arts']
values = [4000, 6000, 8000, 2000]
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(values, labels=fields, autopct='%1.1f%%', startangle=90,
colors=['gold', 'lightgreen', 'lightskyblue', 'pink'])
plt.title('Returnee Distribution by Profession Field')
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.tight_layout()
plt.show()
```
该部分代码说明了如何用 `matplotlib` 制作饼图来表现分类数据的比例关系[^3]。
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