Matplotlib练手1

用Matplotlib做图，可视化近几年西安常住人口数量变化。

数据来源

所用数据来自《陕西区域统计年检 2018》（2000 年~2017年数据）、2018 年陕西省国民经济和社会发展统计公报（2018年数据）、2018 年西安市国民经济和社会发展统计公报（2018年数据）。

绘图

先采用折线图看下西安市与陕西省近几年的常住人口数量变化。

python
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 6.0)

y = [2000, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
people_xian = [688.01, 806.81, 822.52, 830.54, 837.52, 843.46, 847.41, 851.34, 855.29, 858.81, 862.75,
               870.56, 883.21, 961.67, 1000.37]
people_shanxi = [3644, 3690, 3699, 3708, 3718, 3727, 3735, 3743, 3753, 3764, 3775, 3793, 3813, 3835, 3864.40]
p1, = plt.plot(y, people_xian)
p2, = plt.plot(y, people_shanxi)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('常住人口数/万人')
plt.xticks(range(2000, 2019, 1), rotation=60)
plt.legend([p1, p2], ["西安市", "陕西省"], loc=0)
plt.show()

再看西安市和陕西省近几年每年人口增加值的变化。

python
morep_xian = [round((people_xian[i] - people_xian[i-1]), 2) for i in range(2, 15)]
morep_shanxi = [round((people_shanxi[i] - people_shanxi[i-1]), 2) for i in range(2, 15)]
yy = y[2:15]
p3, = plt.plot(yy, morep_xian)
p4, = plt.plot(yy, morep_shanxi)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('常住人口增加值/万人')
plt.legend([p3, p4], ["西安市", "陕西省"], loc=0)
plt.show()

从上图，2017年之前，西安市常住人口数量的增长线与全陕西省大致平行，而到了2017年，由于西安市吸引人才落户政策实施，西安市常住人口出现暴增，且增加值开始高于陕西省。

无自然或人为特大灾害的年份，区域内原有人口出生死亡率和迁出率基本不会变。上图可说明，陕西全省从2015年至2018年，人口增速基本稳定，则迁入陕西省人口并没有暴增，所以西安在2017年后突然增多的人口，大部分来自陕西省内其他市区。典型强省会城市吸血现象。