利用python写一个,收货量发货量快递增长或减少趋势相关性等多角度建立统计图
时间: 2024-01-20 18:02:00 浏览: 28
好的,您可以使用Python中的Matplotlib库来绘制统计图。以下是一个简单的例子,它可以用来显示收货量,发货量和快递增长趋势之间的相关性:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 收货量数据
recv_data = [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60]
# 发货量数据
ship_data = [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55]
# 快递增长趋势数据
growth_data = [0.2, 0.5, 0.7, 1.0, 1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 2.3, 2.6, 2.8]
# 绘制收货量和发货量的折线图
x = np.arange(1, len(recv_data) + 1)
plt.plot(x, recv_data, label='收货量')
plt.plot(x, ship_data, label='发货量')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('数量')
plt.legend()
plt.show()
# 绘制快递增长趋势的柱状图
x = np.arange(1, len(growth_data) + 1)
plt.bar(x, growth_data)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('增长率')
plt.show()
# 绘制收货量和快递增长趋势的散点图
plt.scatter(recv_data, growth_data)
plt.xlabel('收货量')
plt.ylabel('增长率')
plt.show()
# 绘制发货量和快递增长趋势的散点图
plt.scatter(ship_data, growth_data)
plt.xlabel('发货量')
plt.ylabel('增长率')
plt.show()
```
这段代码将分别绘制收货量和发货量的折线图、快递增长趋势的柱状图,以及收货量、发货量、快递增长趋势之间的散点图,以帮助您分析它们之间的相关性。您可以根据需要添加其他类型的图表或更改数据来绘制自己的统计图。