p = plt.figure(figsize=(10,8)) for i in range(1,data['arr_1'].shape[1]): ax = p.add_subplot(4,4,i) ax.bar(data['arr_1'][:,0],data['arr_1'][:,i]) plt.show()，在此代码里完成上面的要求

好的，这里是修改后的代码实现：

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')

# 创建图表
p = plt.figure(figsize=(10, 8))

# 绘制所有数据柱形图
for i in range(1, data['arr_1'].shape[1]):
    ax = p.add_subplot(4, 4, i)
    ax.bar(data['arr_1'][:, 0], data['arr_1'][:, i], color=colors[i-1])
    ax.set_title(str(i) + '年')
    ax.set_xlabel('类别')
    ax.set_ylabel('人数')
    ax.set_xticklabels(data['arr_1'][:, 0], rotation=45, ha='right')
    ax.set_ylim(0, max(data['arr_1'][:, i]) * 1.2)

# 设置图例
handles = []
for i in range(data['arr_1'].shape[1]-1):
    handles.append(plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc=colors[i]))
plt.legend(handles, range(1,data['arr_1'].shape[1]), 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()

这段代码与之前的代码相比，主要有以下几个更改：

1.修改了读取数据的方式，直接使用`np.load`函数读取数据，而不是使用`allow_pickle=True`参数。

2.创建图表时，指定了图表的大小，使用了`figsize`参数。

3.在循环中，使用`range(1, data['arr_1'].shape[1])`来循环遍历每一列数据。

4.在绘制柱形图时，使用`colors[i-1]`来指定每一列数据的颜色。

5.在设置子图标题时，使用`str(i) + '年'`来显示每一列数据对应的年份。

6.在设置图例时，使用`range(1,data['arr_1'].shape[1])`来显示每一列数据对应的年份。

希望这个修改后的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。