大數(shù)據(jù)Python培訓(xùn)：2018年上半年某品牌汽車銷售情況

　　隨著人們的生活水平日益提高，汽車已經(jīng)成為人們出行的代步工具，為人們的生活帶來了便利。已知某品牌汽車公司分別在北京、上海、廣州、深圳、浙江、山東設(shè)立了6個分公司，各分公司在2018年的銷售額十分可觀，具體如表5-5和表5-6所示。

　　表5-5 2018年上半年某品牌汽車的銷售額 單位：億元

　　表5-6 2018年上半年某品牌汽車各分公司的銷量 單位：輛

　　根據(jù)表5-5和表5-6的數(shù)據(jù)，使用3個子圖進行展示：在第0行第0列的區(qū)域中，繪制反映2018年上半年汽車銷售額的柱形圖;在第1行第0列和第1行第1列的區(qū)域中，繪制反映2018年上半年各分公司汽車銷量的折線圖和堆積面積圖，具體代碼如下。

# 05_cars_sales
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
x_month = np.array(['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'])
y_sales = np.array([2150, 1050, 1560, 1480, 1530, 1490])
x_citys = np.array(['北京', '上海', '廣州', '深圳', '浙江', '山東'])
y_sale_count = np.array([83775, 62860, 59176, 64205, 48671, 39968])
# 創(chuàng)建畫布和布局
fig = plt.figure(constrained_layout=True)
gs = fig.add_gridspec(2, 2)
ax_one = fig.add_subplot(gs[0, :])
ax_two = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax_thr = fig.add_subplot(gs[1, 1])
# 第1個子圖
ax_one.bar(x_month, y_sales, width=0.5, color='#3299CC')
ax_one.set_title('2018年上半年某品牌汽車的銷售額')
ax_one.set_ylabel('銷售額(億元）')
# 第2個子圖
ax_two.plot(x_citys, y_sale_count, 'm--o', ms=8)
ax_two.set_title('分公司某品牌汽車的銷量')
ax_two.set_ylabel('銷量(輛)')
# 第3個子圖
ax_thr.stackplot(x_citys, y_sale_count, color='#9999FF')
ax_thr.set_title('分公司某品牌汽車的銷量')
ax_thr.set_ylabel('銷量(輛)')
plt.show()

　　運行程序，效果如圖5-19所示。

　　圖5-19中共有3個圖表，位于最上方的圖表描述了2018年上半年某品牌汽車的銷售額，位于左下方和右下方的圖表都描述了分公司某品牌汽車的銷量。由圖5-19可知，1月份的銷售額最高，北京分公司汽車的總銷量最多。