福布斯富豪榜上面的Google富翁

Forbes最新公布的富豪榜中,不仅微软的Bill Gates再次荣登榜首,Google的几位创始人及高层也名列前茅。榜单展示了科技行业巨擘们的财富实力。
点击看大图   Forbes(福布斯)上星期公布了最新一期的富豪榜,排行第十的香港的李嘉城成为了众人议论的热点。但我感兴趣的不是他,而是Google里面的重要人物。 Chris Gilmer整理了榜中与搜索引擎相关的并且排名相对靠前的名单,非常的有趣。

  (注:从左至右分别是所属公司、姓名、排名及财富值)

Microsoft: Bill Gates, #1, $50 billion

Microsoft: Steve Ballmer, #24, $13.6 billion

Google: Sergey Brin: #26, $12.9 billion

Google: Larry Page #27, $12.8 billion

Google: Eric Schmidt: #129, $4.8 billion

Amazon/A9: Jeff Bezos: #147, $4.3 billion

Yahoo: David Filo: #240, $2.9 billion

Yahoo: Jerry Yang: #317, $2.4 billion

IceRocket: Mark Cuban: #428, $1.8 billion

Google: Kavitark Shriram: #512, $1.5 billion

Google: Andreas von Bechtolsheim: #512, $1.5 billion

IAC/Ask.com: Barry Diller #606, $1.3 billion

Google: David Cheriton: #746, $1 billion

  其中盖茨大叔连续第十二次成为这个星球上最富有的人,而微软的CEO Steve Ballmer也排在了第24位。而Google则有6位富翁上榜。其中二位创始人Sergey Brin与Larry Page即以129与128亿美元的财富分别排在第26及27位,Google的CEO Eric Schmidt则排到了第129位。Yahoo!的创始人之一杨致远(Jerry Yang)排在第317位,身家为24亿美元。这个排列次序似乎刚好与当前三间企业的地位相符。

  上面的名单中有一位人物不得不提,他就是以15亿美元排在第512位的Andreas von Bechtolsheim。他极具慧眼,早在1998年就看好当时刚成立的Google,并且向Google投资了10万美元。对,仅仅是10万美元!Google的股价一路上扬,他现在是真正的赚得“盆满钵满”。
### 关于福布斯富豪榜数据可视化的探讨 对于福布斯富豪榜的数据可视化,可以采用多种技术和工具来实现。Python 中的 `matplotlib` 和 `seaborn` 库提供了强大的绘图功能,能够帮助直观展示财富分布情况。 #### 使用 Python 进行数据处理与可视化 首先,需要收集并整理福布斯富豪榜的相关数据。假设已经获得了包含姓名、国籍、净资产等字段的数据集。下面是一个简单的例子,说明如何利用这些数据创建柱状图和饼图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 假设 df 是已加载好的 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('forbes_billionaires.csv') plt.figure(figsize=(10,8)) sns.barplot(x='NetWorth', y='Name', data=df.nlargest(10,'NetWorth')) plt.title('Top 10 Billionaires by Net Worth') plt.show() # 绘制按国家划分的比例图表 country_counts = df['Country'].value_counts() plt.pie(country_counts[:5], labels=country_counts.index[:5], autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.title('Proportion of Top Countries with Most Billionaires') plt.show() ``` 上述代码片段展示了两种常见的图形化表示方式——条形图用于对比前十大富豪的资产状况;而圆环图则用来呈现拥有最多亿万富翁数量排名靠前几个国家所占比例[^2]。 为了进一步增强交互性和用户体验,在Web应用程序中嵌入动态图表也是一种不错的选择。D3.js 或 Plotly.js 等 JavaScript 图表库支持丰富的动画效果以及响应式的布局设计,非常适合构建在线版的福布斯富豪榜数据分析平台。 此外,还可以考虑通过地理信息系统 (GIS) 将富豪们的居住地点映射到地图上,从而更清晰地观察不同地区之间的差异和发展趋势。
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