用折线图描述2017年到2018年间各季度第一产业的生产总值情况。要求： 1.显示图例 2.设置xy轴标题 3.设置图像标题 4.保存图像至D盘

由于没有数据源，我这里就用随机数生成数据来绘制折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 生成数据
quarters = ['2017Q1', '2017Q2', '2017Q3', '2017Q4', '2018Q1', '2018Q2', '2018Q3', '2018Q4']
values = [random.randint(100, 500) for _ in range(8)]

# 绘制折线图
plt.plot(quarters, values)

# 设置图例和标题
plt.legend(['第一产业生产总值'])
plt.title('2017年到2018年各季度第一产业生产总值情况')

# 设置xy轴标题
plt.xlabel('季度')
plt.ylabel('生产总值（亿元）')

# 保存图像至D盘
plt.savefig('D:/line_chart.png')

生成的折线图如下：


相关问题

根据“国民经济核算季度数据.npz”中的数据： 1、绘制2000~2017年各产业季度生产总值折线图； 2、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图； 3、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值行业构成分布直方图。

好的，根据您的要求，我将使用Python编程语言和Matplotlib库来绘制这些图形。请确认您已经安装了NumPy和Matplotlib库。

首先，我们需要导入必要的库和数据文件：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.load('国民经济核算季度数据.npz')
name = data['columns']    # 数据项名称
values = data['values']   # 数据值

接下来，我们可以开始绘制图形了。下面是完整的代码和图形说明：

# 1、绘制2000~2017年各产业季度生产总值折线图
plt.figure(figsize=(10,6))    # 设置画布大小
for i in range(3):
    plt.plot(values[:,i], label=name[i+1])    # 绘制折线图，x轴为时间，y轴为生产总值，label为图例
plt.title('2000~2017年各产业季度生产总值折线图')    # 设置标题
plt.xlabel('时间')    # 设置x轴标签
plt.ylabel('生产总值')    # 设置y轴标签
plt.legend()    # 显示图例
plt.show()    # 显示图形

# 2、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图
industries = name[3:]    # 获取行业名称
q1_2000 = values[0,3:6]    # 获取2000年第一季度生产总值数据
q1_2017 = values[-1,3:6]    # 获取2017年第一季度生产总值数据

plt.figure(figsize=(10,4))    # 设置画布大小
plt.bar(industries, q1_2000)    # 绘制直方图，x轴为行业名称，y轴为生产总值
plt.title('2000年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图')    # 设置标题
plt.xlabel('行业名称')    # 设置x轴标签
plt.ylabel('生产总值')    # 设置y轴标签
plt.show()    # 显示图形

plt.figure(figsize=(10,4))    # 设置画布大小
plt.bar(industries, q1_2017)    # 绘制直方图，x轴为行业名称，y轴为生产总值
plt.title('2017年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图')    # 设置标题
plt.xlabel('行业名称')    # 设置x轴标签
plt.ylabel('生产总值')    # 设置y轴标签
plt.show()    # 显示图形

# 3、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值行业构成分布直方图
sectors = name[7:]    # 获取行业名称
q1_2000 = values[0,7:]    # 获取2000年第一季度生产总值数据
q1_2017 = values[-1,7:]    # 获取2017年第一季度生产总值数据

plt.figure(figsize=(10,4))    # 设置画布大小
plt.bar(sectors, q1_2000)    # 绘制直方图，x轴为行业名称，y轴为生产总值
plt.title('2000年第一季度国民生产总值行业构成分布直方图')    # 设置标题
plt.xlabel('行业名称')    # 设置x轴标签
plt.ylabel('生产总值')    # 设置y轴标签
plt.xticks(rotation=90)    # 设置x轴标签旋转角度
plt.show()    # 显示图形

plt.figure(figsize=(10,4))    # 设置画布大小
plt.bar(sectors, q1_2017)    # 绘制直方图，x轴为行业名称，y轴为生产总值
plt.title('2017年第一季度国民生产总值行业构成分布直方图')    # 设置标题
plt.xlabel('行业名称')    # 设置x轴标签
plt.ylabel('生产总值')    # 设置y轴标签
plt.xticks(rotation=90)    # 设置x轴标签旋转角度
plt.show()    # 显示图形

注释中已经说明了每个图形的具体细节，如果您有其他问题，可以随时提出。

matplotlib在一张图中绘制2000-2017年三大产业季度生产总值折线图

以下是使用matplotlib绘制2000-2017年三大产业季度生产总值折线图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
quarters = np.arange(2000, 2018, 0.25)
primary_industry = np.random.randint(100, 1000, size=len(quarters))
secondary_industry = np.random.randint(200, 1500, size=len(quarters))
tertiary_industry = np.random.randint(300, 2000, size=len(quarters))

# 绘制折线图
plt.plot(quarters, primary_industry, label='Primary Industry')
plt.plot(quarters, secondary_industry, label='Secondary Industry')
plt.plot(quarters, tertiary_industry, label='Tertiary Industry')

# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Year')
plt.title('Gross Domestic Product by Industry')

# 设置y轴刻度范围和标签
plt.ylim(0, 2500)
plt.ylabel('GDP (billions of yuan)')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这里使用`numpy`库生成了随机数据来模拟三大产业季度生产总值。你可以根据实际需求替换数据。运行代码后，将会得到一张如下图所示的折线图：