分析1996~2015年人口数据特征间的关系
人口数据总共拥有6个特征，分别为年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析男女人口比例、城乡人口变化的方向。
所需文件：populations.npz
链接：https://pan.baidu.com/s/1TB3vmiOUZ4ll0wZYi3876w
提取码：58vo
注意：
所需文件放入指定磁盘（也可自定义位置，但需要在代码上修改文件位置）
程序代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#使用numpy库读取人口数据
data=np.load(‘E:/Data/populations.npz’,allow_pickle=True)
print(data.files)#查看文件中的数组
print(data[‘data’])
print(data[‘feature_names’])
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=‘SimHei’#设置中文显示
name=data[‘feature_names’]#提取其中的feature_names数组，视为数据的标签
values=data[‘data’]#提取其中的data数组，视为数据的存在位置
p1=plt.figure(figsize=(12,12))#确定画布大小
pip1=p1.add_subplot(2,1,1)#创建一个两行一列的子图并开始绘制
#在子图上绘制散点图
plt.scatter(values[0:20,0],values[0:20,1],marker=‘8’,color=‘red’)
plt.ylabel(‘总人口（万人）’)
plt.legend(‘年末’)
plt.title(‘1996~2015年末与各类人口散点图’)
pip2=p1.add_subplot(2,1,2)#绘制子图2
plt.scatter(values[0:20,0],values[0:20,2],marker=‘o’,color=‘yellow’)
plt.scatter(values[0:20,0],values[0:20,3],marker=‘D’,color=‘green’)
plt.scatter(values[0:20,0],values[0:20,4],marker=‘p’,color=‘blue’)
plt.scatter(values[0:20,0],values[0:20,5],marker=‘s’,color=‘purple’)
plt.xlabel(‘时间’)
plt.ylabel(‘总人口（万人）’)
plt.xticks(values[0:20,0])
plt.legend([‘男性’,‘女性’,‘城镇’,‘乡村’])
#在子图上绘制折线图
p2=plt.figure(figsize=(12,12))
p1=p2.add_subplot(2,1,1)
plt.plot(values[0:20,0],values[0:20,1],color=‘r’,linestyle=’–’,marker=‘8’)
plt.ylabel(‘总人口（万人）’)
plt.xticks(range(0,20,1),values[range(0,20,1),0],rotation=45)#rotation设置倾斜度
plt.legend(‘年末’)
plt.title(‘1996~2015年末总与各类人口折线图’)
p2=p2.add_subplot(2,1,2)
plt.plot(values[0:20,0],values[0:20,2],‘y-’)
plt.plot(values[0:20,0],values[0:20,3],‘g-.’)
plt.plot(values[0:20,0],values[0:20,4],‘b-’)
plt.plot(values[0:20,0],values[0:20,5],‘p-’)
plt.xlabel(‘时间’)
plt.ylabel(‘总人口（万人）’)
plt.xticks(values[0:20,0])
plt.legend([‘男性’,‘女性’,‘城镇’,‘乡村’])
#显示图片
plt.show()
运行结果：