怎么把[200 300 400 500 230 430 440]和['通州','通州','昌平','朝阳','密云',亦庄','朝阳']变成[('通州',200),('通州',300),('昌平',400),('朝阳',500),('密云',230),('亦庄',430),('朝阳',440)]

可以使用zip()函数将两个列表进行合并，并使用列表推导式将元素组成元组的形式：

lst1 = [200, 300, 400, 500, 230, 430, 440]
lst2 = ['通州', '通州', '昌平', '朝阳', '密云', '亦庄', '朝阳']

result = [(lst2[i], lst1[i]) for i in range(len(lst1))]
print(result)

输出：

[('通州', 200), ('通州', 300), ('昌平', 400), ('朝阳', 500), ('密云', 230), ('亦庄', 430), ('朝阳', 440)]

相关问题

用python画出北京2020年各个出租房数量和平均租金 地区：东城 丰台 亦庄开发区 大兴 房山 昌平 朝阳 海定 石景山 西城 通州 门头沟 顺义 数量：282 577 147 362 180 347 1597 605 175 442 477 258 297 每平米租金：144.24 86.50 82.42 63.73 47.58 70.09 121.50 127.24 82.86 151.77

好的，我可以为您提供一个Python代码示例，用于绘制北京2020年各个地区的出租房数量和平均租金的柱状图。您可以根据自己的需求进行修改和调整。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置中文字体，以便在图中显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 数据
areas = ['东城', '丰台', '亦庄开发区', '大兴', '房山', '昌平',
         '朝阳', '海定', '石景山', '西城', '通州', '门头沟', '顺义']
quantity = [282, 577, 147, 362, 180, 347, 1597, 605, 175, 442, 477, 258, 297]
avg_rent = [144.24, 86.50, 82.42, 63.73, 47.58, 70.09, 121.50, 127.24, 82.86, 151.77]

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制柱状图
x = np.arange(len(areas))
width = 0.35
ax.bar(x - width/2, quantity, width, label='数量')
ax.bar(x + width/2, avg_rent, width, label='平均租金')

# 添加标签和标题
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(areas, rotation=45, ha='right')
ax.set_ylabel('数量/每平米租金（元）')
ax.set_title('北京2020年各个地区的出租房数量和平均租金')

# 添加数据标签
for i, v in enumerate(quantity):
    ax.text(i - width/2, v + 10, str(v), ha='center')
for i, v in enumerate(avg_rent):
    ax.text(i + width/2, v + 10, str(v), ha='center')

# 显示图例和图形
ax.legend()
plt.show()

运行该代码后，您将获得一个柱状图，其中每个柱子表示一个地区，左侧柱子表示该地区的出租房数量，右侧柱子表示该地区的平均租金。同时，每个柱子上方都标有相应的数据标签，以便更直观地了解数据。

希望这个示例对您有所帮助！

帮我修改下面这段话：基于过程分析和投入产出分析系统核算了建筑的总能耗和碳排放量。以北京市亦庄建筑群为例进行了详细的工程实例分析。结果表明，案例建筑结构工程的能耗和碳排放量分别为4.15E+14J 和4.83E+04 t CO2 Eq,并且给出各部门能源和碳排放量的占比。

经过过程分析和投入产出分析系统核算，我们计算出了建筑的总能耗和碳排放量。我们以北京市亦庄建筑群为例进行了详细的工程实例分析。研究结果显示，该建筑结构工程的能耗和碳排放量分别为4.15E 14J和4.83E 04 t CO2 Eq，并给出了各部门在能源消耗和碳排放方面的占比。