Python Matplotlib实训2：分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况

label1=['男性','女性']#标签
label2=['城镇','乡村']
ex=[0.01,0.01]#饼图：设定各项距离圆心n个半径
 
#1.直方图
p1=plt.figure(figsize=(12,12))#设置画布大小
#子图1
a1=p1.add_subplot(2,2,1)
plt.bar(range(2),values[19,2:4],width=0.5,color='orange')
plt.ylabel('人口（万人）')
plt.ylim(0,80000)#设置当前图形y轴的范围
plt.xticks(range(2),label1)#指定x轴刻度的数目与取值
plt.title('1996年男、女人口数直方图')
 
#子图2
b1=p1.add_subplot(2,2,2)
plt.bar(range(2),values[0,2:4],width=0.5,color='red')
plt.ylabel('人口（万人）')
plt.ylim(0,80000)
plt.xticks(range(2),label1)
plt.title('2015年男、女人口数直方图')
 
#子图3
c1=p1.add_subplot(2,2,3)
plt.bar(range(2),values[19,4:6],width=0.5,color='orange')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('人口（万人）')
plt.ylim(0,90000)
plt.xticks(range(2),label2)
plt.title('1996年城、乡人口数直方图')
 
#子图4
d1=p1.add_subplot(2,2,4)
plt.bar(range(2),values[0,4:6],width=0.5,color='red')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('人口（万人）')
plt.ylim(0,90000)
plt.xticks(range(2),label2)
plt.title('2015年城、乡人口数直方图')
 
#2.饼图
p2=plt.figure(figsize=(8,8))
#子图1
a2=p2.add_subplot(2,2,1)
plt.pie(values[19,2:4],explode=ex,labels=label1,colors=['pink','crimson'],autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996年男、女人口数饼图')
 
#子图2
b2=p2.add_subplot(2,2,2)
plt.pie(values[0,2:4],explode=ex,labels=label1,colors=['PeachPuff','skyblue'],autopct='%1.1f%%')
plt.title('2015年男、女人口数饼图')
 
#子图3
c2=p2.add_subplot(2,2,3)
plt.pie(values[19,4:6],explode=ex,labels=label2,colors=['pink','crimson'],autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996年城、乡人口数饼图')
 
#子图4
d2=p2.add_subplot(2,2,4)
plt.pie(values[0,4:6],explode=ex,labels=label2,colors=['PeachPuff','skyblue'],autopct='%1.1f%%')
plt.title('2015年城、乡人口数饼图')
 
#3.箱线图
p3=plt.figure(figsize=(10,10))
plt.boxplot(values[0:20,1:6],notch=True,labels=['年末','男性','女性','城镇','乡村'],meanline=True)
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('人口（万人）')
plt.title('1996~2015年各特征人口箱线图')

 
#显示
plt.savefig('d:/tmp/实训图2.png')
plt.show()