.npz is not utf-8 encoded

The .npz file format is not a text-based format, but a binary format used for storing arrays and other data in NumPy. Therefore, it is not encoded using UTF-8 or any other text encoding. If you encounter an error message stating that a .npz file is not UTF-8 encoded, it may be due to a problem with the way the file is being read or processed, such as trying to open it as a text file. You may need to use a specific library or tool designed for working with .npz files to properly read and process the data.

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URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz: None -- unknown url type: https

这个错误提示表明你的程序无法从指定的 URL 地址 `https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz` 下载 MNIST 数据集。可能是由于网络连接问题、代理设置或防火墙等原因导致的。

你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 检查网络连接是否正常，确保能够访问互联网。
2. 如果你使用的是代理服务器，请检查代理设置是否正确。
3. 如果你使用的是防火墙，请确保已经允许程序访问互联网。
4. 尝试使用其他下载 MNIST 数据集的方法，例如使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 来下载数据集。

以下是使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 函数下载 MNIST 数据集的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 进行数据预处理
x_train = x_train.reshape((60000, 784)) / 255.
x_test = x_test.reshape((10000, 784)) / 255.

# 构建模型并训练
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

# 在测试集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

在上面的代码中，我们使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 函数加载 MNIST 数据集，并进行数据预处理。然后，我们构建模型并训练，最后在测试集上评估模型。

1.读取数据“2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz“ 2.在16个子图中利用bar函数绘制所有数据柱形图，不同子图颜色不同 3.设置图例、坐标轴标题、图表标题、刻度

好的，我会按照您的要求来完成这个任务。由于您没有说明使用的编程语言，我将使用Python来实现。以下是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = np.load('2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz', allow_pickle=True)

# 获取年份列表
years = list(data.keys())

# 定义颜色列表
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple', 'pink', 'brown', 'gray', 'olive', 'cyan', 'magenta', 'navy', 'teal', 'maroon', 'gold']

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(20, 20))

# 绘制所有数据柱形图
for i, year in enumerate(years):
    row = i // 4
    col = i % 4
    ax = axs[row, col]
    ax.bar(data[year]['category'], data[year]['value'], color=colors[i])
    ax.set_title(year)
    ax.set_xlabel('类别')
    ax.set_ylabel('人数')
    ax.set_xticklabels(data[year]['category'], rotation=45, ha='right')
    ax.set_ylim(0, max(data[year]['value']) * 1.2)

# 设置图例
handles = []
for i, year in enumerate(years):
    handles.append(plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=colors[i]))
plt.legend(handles, years, loc='upper left')

# 设置图表标题
plt.suptitle('2001-2019年劳动力与就业人员数据')

# 调整子图间距和边距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2, top=0.95, bottom=0.05, left=0.05, right=0.95)

# 显示图表
plt.show()

在这段代码中，我使用了NumPy和Matplotlib库来读取数据和绘制柱形图。首先，我读取了名为“2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz”的文件，并获取了其中的年份列表。然后，我定义了一个颜色列表，用于给不同年份的柱形图赋予不同的颜色。接着，我创建了一个4×4的子图，并在每个子图中使用bar函数绘制了该年份对应的所有数据柱形图。我还设置了图例、坐标轴标题、图表标题和刻度。最后，我调整了子图之间的间距和边距，并显示了图表。

希望这段代码能够满足您的需求。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。