大三数据可视化，基于python，使用包matplotlib绘制图形。数据来源是国家数据。数据下载链接国家数据
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import pandas as pd
#解决中文编码
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#读取文件
df_pop = pd.read_excel('D:/databaes/pop/China_Population.xlsx') #读取人口文件
df_age = pd.read_excel('D:/databaes/pop/China_raise.xlsx')#读取年龄分级文件
#处理数据
df_pop.sort_index(ascending=False,inplace=True)
df_pop.reset_index(inplace=True)
#print(df_pop.head(10))
#设置x轴坐标
x_labels=df_pop.Year
x_labels1=df_age.Year
#创建一个画布，绘制1949-2021年中国总人口变化曲线
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.plot(df_pop['Year'],df_pop['Population'],color='#EDB120')
plt.plot(df_pop['Year'], df_pop['Population'], '*', color='r', markersize=8)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('人口 （单位：万人）')
plt.title('中国总人口 (1949-2021)')
plt.show()文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-531284.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-531284.html
#对比1949-1979与1980-2010年增加的总人口数对比（计划生育）
plt.figure(figsize=(13,9))
pop_total1=df_pop.Population[29]-df_pop.Population[0]
pop_total2=df_pop.Population[60]-df_pop.Population[30]
x_label=np.array(['1949-1979年增加人口','1980-2010年增加人口'])
到了这里，关于python数据可视化项目设计-中国人口的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
