Создайте графическое представление данных о двадцати странах, которые являются лидерами в мировом промышленном производстве, используя таблицу 20 в "Приложениях".
Сонечка_6274
Хорошо, для создания графического представления данных о двадцати странах, являющихся лидерами в мировом промышленном производстве, мы можем использовать столбчатую диаграмму.
Таблица с данными о 20 странах предоставляет информацию о их доле в мировом промышленном производстве. Для начала, давайте проанализируем предоставленные данные и выделим наиболее значимые показатели. Затем приступим к созданию графического представления этих данных.
Предположим, у нас есть следующая таблица с информацией о доле стран в мировом промышленном производстве:
| Страна | Доля в мировом промышленном производстве (%) |
|-----------------|---------------------------------------------|
| Китай | 30 |
| США | 15 |
| Япония | 10 |
| Германия | 8 |
| Индия | 7 |
| Южная Корея | 5 |
| Франция | 4 |
| Великобритания | 4 |
| Италия | 3 |
| Бразилия | 3 |
| Канада | 2 |
| Россия | 2 |
| Австралия | 2 |
| Мексика | 2 |
| Испания | 2 |
| Индонезия | 1 |
| Нидерланды | 1 |
| Швейцария | 1 |
| Турция | 1 |
| Польша | 1 |
Теперь создадим столбчатую диаграмму, отражающую эти данные. На оси X разместим названия стран, а на оси Y отображаем их долю в мировом промышленном производстве.
\[
\begin{verbatim}
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные о странах
countries = ["Китай", "США", "Япония", "Германия", "Индия", "Южная Корея", "Франция", "Великобритания", "Италия", "Бразилия", "Канада", "Россия", "Австралия", "Мексика", "Испания", "Индонезия", "Нидерланды", "Швейцария", "Турция", "Польша"]
production_share = [30, 15, 10, 8, 7, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
# Создаем столбчатую диаграмму
plt.bar(countries, production_share)
# Называем оси и даем название графику
plt.xlabel("Страны")
plt.ylabel("Доля в мировом промышленном производстве (%)")
plt.title("Доля стран в мировом промышленном производстве")
# Поворачиваем названия стран на 90 градусов, чтобы они вместились на оси X
plt.xticks(rotation=90)
# Отображаем график
plt.show()
\end{verbatim}
\]
Полученная столбчатая диаграмма позволяет наглядно сравнить долю каждой страны в мировом промышленном производстве. Страны с наибольшей долей будут иметь более высокие столбцы на графике. Таким образом, школьник сможет увидеть, какие страны играют важную роль в мировой промышленности.
Мы можем расширить эту диаграмму, добавив дополнительные элементы, такие как легенду, подписи к столбцам и изменение цвета столбцов, чтобы сделать ее еще более информативной и привлекательной. Также можно использовать различные типы диаграмм в зависимости от предоставленных данных и требований.
Таблица с данными о 20 странах предоставляет информацию о их доле в мировом промышленном производстве. Для начала, давайте проанализируем предоставленные данные и выделим наиболее значимые показатели. Затем приступим к созданию графического представления этих данных.
Предположим, у нас есть следующая таблица с информацией о доле стран в мировом промышленном производстве:
| Страна | Доля в мировом промышленном производстве (%) |
|-----------------|---------------------------------------------|
| Китай | 30 |
| США | 15 |
| Япония | 10 |
| Германия | 8 |
| Индия | 7 |
| Южная Корея | 5 |
| Франция | 4 |
| Великобритания | 4 |
| Италия | 3 |
| Бразилия | 3 |
| Канада | 2 |
| Россия | 2 |
| Австралия | 2 |
| Мексика | 2 |
| Испания | 2 |
| Индонезия | 1 |
| Нидерланды | 1 |
| Швейцария | 1 |
| Турция | 1 |
| Польша | 1 |
Теперь создадим столбчатую диаграмму, отражающую эти данные. На оси X разместим названия стран, а на оси Y отображаем их долю в мировом промышленном производстве.
\[
\begin{verbatim}
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные о странах
countries = ["Китай", "США", "Япония", "Германия", "Индия", "Южная Корея", "Франция", "Великобритания", "Италия", "Бразилия", "Канада", "Россия", "Австралия", "Мексика", "Испания", "Индонезия", "Нидерланды", "Швейцария", "Турция", "Польша"]
production_share = [30, 15, 10, 8, 7, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
# Создаем столбчатую диаграмму
plt.bar(countries, production_share)
# Называем оси и даем название графику
plt.xlabel("Страны")
plt.ylabel("Доля в мировом промышленном производстве (%)")
plt.title("Доля стран в мировом промышленном производстве")
# Поворачиваем названия стран на 90 градусов, чтобы они вместились на оси X
plt.xticks(rotation=90)
# Отображаем график
plt.show()
\end{verbatim}
\]
Полученная столбчатая диаграмма позволяет наглядно сравнить долю каждой страны в мировом промышленном производстве. Страны с наибольшей долей будут иметь более высокие столбцы на графике. Таким образом, школьник сможет увидеть, какие страны играют важную роль в мировой промышленности.
Мы можем расширить эту диаграмму, добавив дополнительные элементы, такие как легенду, подписи к столбцам и изменение цвета столбцов, чтобы сделать ее еще более информативной и привлекательной. Также можно использовать различные типы диаграмм в зависимости от предоставленных данных и требований.
Знаешь ответ?