python数据分析柱状图

下载09-18年度数据.csv文件，放置.py作业目录，绘制09-18年的 国民总收入 条形图。注意年份顺序。

09-18年度数据.csv

注：

1、图中显示中文在import matplotlib.pyplot as plt   后加入

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

效果如下图所示

 

 

我的答案：

import numpy as np

 

import pandas as pd

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

 

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

date=np.loadtxt("D:\\Project\\09-18年度数据.csv",delimiter=",",unpack=True,dtype='str')

x=date[1:,0]

y=date[1:,1]

plt.bar(x,y)

plt.show()

 

 

下载09-18年度数据.csv文件，放置.py作业目录，绘制09-18年的 第一产业、第二产业、第三产业 层叠 条形图。注意年份顺序。

如下图所示：蓝色为第一产业，红色为第二产业，绿色为第三产业。

 

我的答案：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

date=np.loadtxt("D:\\Project\\09-18年度数据.csv",delimiter=",",unpack=True,dtype='str')

 

x=date[1:,0]

y1=list(map(float,date[1:,3]))

y2=list(map(float,date[1:,4]))

y3=list(map(float,date[1:,5]))

plt.bar(x,y1,width=0.3,color='b')

plt.bar(x,y2,width=0.3,color='r',bottom=y1)

plt.bar(x,y3,width=0.3,color='g',bottom=y2)

plt.show()

 

 

2

将上题的层叠柱状图，改成并列柱状，附上代码

 

我的答案：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

date=np.loadtxt("D:\\Project\\09-18年度数据.csv",delimiter=",",unpack=True,dtype='str')

xindex=np.arange(10)

x=date[1:,0]

y1=list(map(float,date[1:,3]))

y2=list(map(float,date[1:,4]))

y3=list(map(float,date[1:,5]))

bar_width=0.3

 

plt.bar(xindex,y1,bar_width,color='b',label='第一产业')

plt.bar(xindex+0.3,y2,bar_width,color='r',label='第二产业')

plt.bar(xindex+0.3+0.3,y3,bar_width,color='g',label='第三产业')

plt.xticks(xindex+0.3,x)

plt.legend()

plt.show()