Python收集我国近七年的国民生产总值，以及三产增加值，绘制折线图

要用Python收集我国近七年的国民生产总值（GDP）以及第一、二、三产业增加值的数据，并绘制折线图，通常需要以下几个步骤：

1. 数据采集：可以通过国家统计局的官方网站或API获取相关数据。如果官方没有提供API，也可以通过爬虫技术从网上爬取数据，但需确保遵守相关法律法规和网站使用条款。

2. 数据整理：获取到数据后，需要对数据进行清洗和整理，去除无用信息，确保数据格式统一，便于后续处理。

3. 数据分析：使用Python中的数据分析库（如pandas）处理和分析数据，可以对数据进行排序、筛选等操作。

4. 绘图：使用Python中的绘图库（如matplotlib或seaborn）将处理好的数据绘制为折线图。在图中可以清晰地展示每年的GDP和三个产业增加值的变化趋势。

以下是一个简化的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设已经获得了数据，并存储在一个CSV文件中
# 数据结构可能如下：
# | 年份 | GDP | 第一产业增加值 | 第二产业增加值 | 第三产业增加值 |
# | 2016 | ... | ...            | ...            | ...            |
# | 2017 | ... | ...            | ...            | ...            |
# ...

# 读取数据
df = pd.read_csv('china_gdp_data.csv')

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 5))

# GDP折线图
plt.plot(df['年份'], df['GDP'], label='GDP', marker='o')

# 第一产业折线图
plt.plot(df['年份'], df['第一产业增加值'], label='第一产业增加值', marker='o', linestyle='--')

# 第二产业折线图
plt.plot(df['年份'], df['第二产业增加值'], label='第二产业增加值', marker='x', linestyle='-.', color='g')

# 第三产业折线图
plt.plot(df['年份'], df['第三产业增加值'], label='第三产业增加值', marker='^', linestyle=':', color='r')

# 设置图例、标题和坐标轴标签
plt.legend()
plt.title('中国近七年国民生产总值及三产增加值')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('价值（单位）')

# 显示图表
plt.show()

在实际应用中，数据获取和处理部分可能会更加复杂，需要根据实际获取到的数据格式和内容进行调整。