就“2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz”数据生成劳动力人数散点图

这个请求涉及到数据分析和可视化过程。首先，你需要加载名为“2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz”的文件，这是一个Python常见的二进制文件格式，通常用于保存NumPy数组。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是一个包含劳动力与就业人员数据的字典，键通常是年份，值是相应年份的人数
data = np.load('2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz')

# 检查数据是否按照预期结构组织
years = list(data.keys())
labor_force_numbers = data.values()

# 创建散点图
plt.scatter(years, labor_force_numbers)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('劳动力人数')
plt.title('2001-2019年劳动力人数变化')
plt.xticks(years)  # 设置x轴标签为年份
plt.show()

在这个例子中，我们假设数据已经按照时间顺序排列，并且每个年份对应一个劳动力人数值。然后通过matplotlib库生成了一个线性的散点图，展示了劳动力人数随时间的变化情况。