指标 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 年末总人口(万人) 141175 141260 141212 141008 140541 140011 139232 138326 137646 136726 男性人口(万人) 72206 72311 72357 72039 71864 71650 71307 70857 70522 70063 女性人口(万人) 68969 68949 68855 68969 68677 68361 67925 67469 67124 66663 城镇人口(万人) 92071 91425 90220 88426 86433 84343 81924 79302 76738 74502 乡村人口(万人) 49104 49835 50992 52582 54108 55668 57308 59024 60908 62224用可视化展示的python代码是什么
时间: 2023-10-07 11:09:10 浏览: 56
以下是使用Python的matplotlib库绘制折线图来展示年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口和乡村人口的变化趋势的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 年份数据
years = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022]
# 人口数据
total_population = [136726, 137646, 138326, 139232, 140011, 140541, 141008, 141212, 141260, 141175]
male_population = [70063, 70522, 70857, 71307, 71650, 71864, 72039, 72357, 72311, 72206]
female_population = [66663, 67124, 67469, 67925, 68361, 68677, 68969, 68855, 68949, 68969]
urban_population = [74502, 76738, 79302, 81924, 84343, 86433, 88426, 90220, 91425, 92071]
rural_population = [62224, 60908, 59024, 57308, 55668, 54108, 52582, 50992, 49835, 49104]
# 绘制折线图
plt.plot(years, total_population, label='Total Population')
plt.plot(years, male_population, label='Male Population')
plt.plot(years, female_population, label='Female Population')
plt.plot(years, urban_population, label='Urban Population')
plt.plot(years, rural_population, label='Rural Population')
# 添加图例、标签和标题
plt.legend()
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population (10,000s)')
plt.title('Population Trends in China (2013-2022)')
# 显示图形
plt.show()
```
该代码将绘制一个折线图,其中x轴表示年份,y轴表示人口数量(以10,000为单位)。每条曲线都代表一个人口指标的变化趋势,包括年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口和乡村人口。通过比较这些曲线,可以更好地了解人口的变化趋势和结构。
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