pyhton小作业

python小作业

利用csv文件中的GDP数据(见附件)，使用numpy处理并可视化展示下述图形：
1、展示1/2/3产业的从2015年到2018年的GDP柱状图（画在一个图中）
2、展示1/2/3产业的从2010年到2018年的GDP变化线图（画在一个图中）
3、展示2018年，Gnp [国民生产总值]在1/2/3产业的分布情况，画出饼图
分别统计并展示1/2/3产业的在2001 到 2018年间的年平均GDP值，画出饼图

提交你所绘制的四个图形（可参考附件图片）
其中，数据读取可参考：

import numpy as np
ar = np.genfromtxt(“d:/CMEgdp.csv",delimiter=',',skip_header=True)

19信管2dkh

#柱形图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
Gdp=[]#存储国内生产总值
Gdp01=[]#第一产业
Gdp02=[]#第二产业
Gdp03=[]#第三产业
ar = np.genfromtxt("d:/CMEgdp.csv",delimiter=',',skip_header=True)
for i in range(4):
    Gdp.append(ar[i][2])
    Gdp01.append(ar[i][3])
    Gdp02.append(ar[i][4])
    Gdp03.append(ar[i][7])
x= np.array([3,2,1,0])
plt.bar(x,Gdp,color='b',width =0.2,label='总GDP' )#绘制国内生产总值
plt.bar(x+0.2,Gdp01,color='r',width =0.2,label='第一产业')#第一产业
plt.bar(x+0.4,Gdp02,color='g',width =0.2,label='第二产业')#第二产业
plt.bar(x+0.6,Gdp03,color='y',width =0.2,label='第三产业')#第三产业
plt.legend()
plt.xticks([0,1,2,3],labels=['2015年','2016年','2017年','2018年']) 
# x轴刻度

#折线图
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
Gdp=[]#存储国内生产总值
Gdp01=[]#第一产业
Gdp02=[]#第二产业
Gdp03=[]#第三产业
for i in range(18):#插入数据
    Gdp.insert(0,ar[i][2])
    Gdp01.insert(0,ar[i][3])
    Gdp02.insert(0,ar[i][4])
    Gdp03.insert(0,ar[i][7])
plt.plot(Gdp,linestyle=':',marker='o',color='r',label='总GDP')#绘图
plt.plot(Gdp01,linestyle=':',marker='o',color='b',label='第一产业')
plt.plot(Gdp02,linestyle=':',marker='o',color='y',label='第二产业')
plt.plot(Gdp03,linestyle=':',marker='o',color='g',label='第三产业')
plt.legend()
plt.xticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16],labels=['2001年','2003年','2005年','2007年','2009年','2011年','2013年','2015年','2017年']) # x轴刻度

#饼图
Gnp=ar[0][1]
Gdp01=ar[0][3]
Gdp02=ar[0][4]
Gdp03=ar[0][7]
arr=[Gdp01,Gdp02,Gdp03]
explode=(0.05,0.05,0)#为了让它分割
irislabels=['第一产业','第二产业','第三产业']#标签名
plt.pie(arr,explode=explode,labels=irislabels,autopct='%1.1f%%',startangle=150)