根据表中数据利用Python绘制1990,2005-2004年的能源、人口、GDP及碳排放图。
时间: 2024-10-16 17:19:21 浏览: 10
为了在Python中绘制1990年到2005-2004年间的能源、人口、GDP和碳排放的图表,我们需要使用一些数据分析库如Pandas用于处理表格数据,Matplotlib或Seaborn用于创建图形。以下是一个简单的步骤概述:
1. 首先,假设我们有CSV文件包含了所需的数据,每列代表时间(年份)、能源、人口、GDP和碳排放。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为实际文件路径
# 确保数据按年份排序,并提取所需时间段的数据
data = data[(data['year'] >= 1990) & (data['year'] <= 2004)]
```
2. 对于每个指标,我们将分别绘制线图:
```python
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 生成一个2x2的子图网格
for i, metric in enumerate(['energy', 'population', 'gdp', 'carbon_emissions']):
ax = axs.flat[i] # 获取当前轴
ax.plot(data['year'], data[metric], label=f'{metric} ({data.year.min()} - {data.year.max()})')
ax.set_title(metric)
ax.legend()
plt.suptitle('Trends from 1990 to 2004')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Value')
plt.tight_layout() # 自动调整布局以避免重叠
plt.show()
```
阅读全文