notebook中matplotilib方法写国民经济产业中的第一产业的折线图直方图箱线图条形图散点图

在Jupyter Notebook中，Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，可以用于创建各种类型的图表来展示国民经济中的第一产业数据。下面是一些基本示例，展示如何使用Matplotlib绘制常见的几种图形：

1. **折线图 (Line Chart)**:
- 导入必要的模块：

     import matplotlib.pyplot as plt
     import numpy as np

- 创建数据：

     years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
     first_industry_data = [25, 28, 32, 35, 38]  # 假设这是第一产业产值

- 绘制折线图：

     plt.plot(years, first_industry_data)
     plt.title('第一产业产值折线图')
     plt.xlabel('年份')
     plt.ylabel('产值')
     plt.show()

2. **直方图 (Histogram)**:
- 对数据分组：

     plt.hist(first_industry_data, bins=5)  # 假设我们有产值的频数数据
     plt.title('第一产业产值分布直方图')
     plt.xlabel('产值')
     plt.ylabel('频数')
     plt.show()

3. **箱线图 (Box Plot)**:
- 使用`boxplot`函数:

     plt.boxplot([first_industry_data])
     plt.title('第一产业产值箱线图')
     plt.xticks([1], ['第一产业'])
     plt.ylabel('产值')
     plt.show()

4. **条形图 (Bar Chart)**:
- 如果需要比较不同年的数据：

     plt.bar(years, first_industry_data)
     plt.title('各年度第一产业产值对比')
     plt.xlabel('年份')
     plt.ylabel('产值')
     plt.show()

5. **散点图 (Scatter Plot)**:
- 如果想分析两个变量之间的关系：

     x_values = [np.random.rand(5) * 10 for _ in range(len(years))]
     plt.scatter(x_values, first_industry_data)
     plt.title('经济增长率与第一产业产值关系')
     plt.xlabel('经济增长率')
     plt.ylabel('第一产业产值')
     plt.show()

以上就是使用Matplotlib创建国民经济第一产业数据的基本图表。如果你有具体的数值数据，可以直接替换上述示例中的数据部分。