python画中国人口变化情况以及数据拟合

数据来源中国人口统计年鉴

mport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xlrd
from scipy.optimize import curve_fit

data = xlrd.open_workbook('population.xlsx', encoding_override='utf-8')
table = data.sheets()[0]
popnum = []
newpop = []
pluspop = []
GDP = []
for i in range(table.nrows):alldata = table.row_values(i)pop = alldata[1]npop = alldata[2]ppop = alldata[3]gdp = alldata[4]popnum.append(pop)newpop.append(npop)pluspop.append(ppop)GDP.append((gdp))

2019~2024预计人数：[140645.328125 141502.89453125 142383.5 143282.0859375
144191.9296875 145104.55078125]

print(poly)
plt.plot(np.arange(1980,2018),popnum,'g*')
plt.plot(np.arange(1980,2025), np.polyval(poly,np.arange(1980,2025)))
print(np.polyval(poly,np.arange(2019,2025)))
plt.xlabel('时间（年）')
plt.ylabel('人口数（万）')
plt.title('中国人口数情况')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# # p2 = plt.bar(np.arange(2010,2018),women,0.35,bottom=men)
# # plt.legend((p1,p2,),('men','women'))
plt.show()

plt.figure
p1 = plt.plot(np.arange(1980,2018),newpop,'r--')
p2 = plt.plot(np.arange(1980,2018),pluspop,'g--')
plt.legend(('新出生人口数','新增加人口数'))
plt.xlabel('时间（年）')
plt.ylabel('新增人口数（万）')
plt.title('中国新增人口数情况')
plt.show()

def f(x,a,b,c):return b*(a**(x-1980))+c
xdata = np.arange(1980,2018)
ydata = GDP
print(GDP)
popt, pcov = curve_fit(f, xdata, ydata)
y = [f(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in np.arange(1980,2025)]plt.figure
plt.plot(np.arange(1980,2025),y,'r--')
poly = np.polyfit(np.arange(1980,2018),GDP, deg = 4)
plt.plot(np.arange(1980,2018),GDP,'m^')
plt.plot(np.arange(1980,2025), np.polyval(poly,np.arange(1980,2025)))
print(np.polyval(poly,np.arange(2019,2025)))
plt.xlabel('时间（年）')
plt.ylabel('GDP（万）')
plt.title('中国GDP增长情况')
plt.show()

多项式预测的2019~2024年的GDP：[1003122.55517578 1091345.9140625 1184246.73339844 1281885.16015625 1384316.19287109 1491589.67285156]

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