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用Python探索中国国庆75周年的历史变迁

🕗 发布于 2024-09-27 15:01 python  开发语言  数据挖掘  机器学习  人工智能  

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摘要：2024年是中华人民共和国成立75周年。自1949年建国以来，中国经历了巨大的政治、经济、科技和社会变革。本文将通过Python的数据分析与可视化技术，带领读者探索中国在这些领域中的发展轨迹。通过一系列可视化图表和代码示例，我们将详细分析中国经济增长、人口变化、基础设施发展及社会福利等方面的变迁。

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⭕️宇宙起点


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💯 1. 引言

自1949年中国成立以来，国庆节象征着中国人民的团结、奋斗与进步。75年的历史长河中，中国从一个以农业为主的国家成长为全球经济大国、科技创新中心。通过数据分析和可视化，我们可以清晰地看到中国经济、社会、科技等方面的巨大发展轨迹。

在本文中，我们将涵盖以下几个方面的分析：

  • 经济增长：中国GDP的增长趋势
  • 人口结构变化：人口增长及人口老龄化
  • 科技进步与基础设施发展：如高铁、互联网等科技基础设施的变革
  • 社会发展：包括教育普及、医疗卫生以及城乡收入差距的变化

我们将使用Python及其强大的数据分析库，如pandas、matplotlib、seaborn等，进行数据探索。


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💯 2. 数据获取与处理

我们需要从多个来源获取数据来支持我们的分析。以下是主要的数据来源：

  • 中国GDP及相关经济数据：来自世界银行。
  • 人口数据：可从中国国家统计局等官方数据源获取。
  • 科技与基础设施发展：如高铁、互联网普及率等数据可从相关政府部门的报告中获得。

2.1 数据准备

以下是数据的处理示例，包括读取GDP数据和基本的预处理：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取GDP数据，假设数据包含年份（Year）和GDP（以万亿美元为单位）
gdp_data = pd.read_csv('china_gdp.csv')

# 转换年份为日期格式
gdp_data['Year'] = pd.to_datetime(gdp_data['Year'], format='%Y')
gdp_data.set_index('Year', inplace=True)

# 填充缺失值（若存在）
gdp_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 查看前几行数据
print(gdp_data.head())

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💯 3. 中国的经济增长

3.1 GDP的变迁

中国的经济增长是全球最引人注目的成就之一。自1949年新中国成立以来，中国从一个落后的农业国发展成为全球第二大经济体。特别是改革开放以来，GDP的增长更加显著。

我们通过绘制GDP增长的折线图来直观展示中国经济的变迁：

# 绘制GDP增长曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(gdp_data.index, gdp_data['GDP'], label='GDP (in trillions USD)', color='green')
plt.title('中国GDP增长（1949-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('GDP（万亿美元）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

3.2 人均GDP的变化

随着经济的快速发展，中国的人均GDP也在大幅提升。这一指标反映了国民收入的增长和人民生活水平的改善。以下是人均GDP增长的可视化示例：

# 读取人均GDP数据
gdp_per_capita_data = pd.read_csv('china_gdp_per_capita.csv')

# 绘制人均GDP增长曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(gdp_per_capita_data['Year'], gdp_per_capita_data['Per Capita GDP'], label='人均GDP（美元）', color='blue')
plt.title('中国人均GDP增长（1949-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人均GDP（美元）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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💯 4. 人口结构与社会变迁

4.1 中国人口增长与老龄化

中国的总人口增长在过去几十年里呈现出不同的阶段性变化。改革开放初期，中国人口迅速增长，但随着人口政策的实施，尤其是计划生育政策的推广，人口增速开始放缓。目前，中国正面临人口老龄化的挑战，如何应对老龄化社会的经济与社会影响成为未来的焦点。

# 导入人口数据，包含年份和人口总数
population_data = pd.read_csv('china_population.csv')

# 绘制人口增长趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(population_data['Year'], population_data['Population'], label='总人口（亿）', color='purple')
plt.title('中国人口增长（1949-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人口数量（亿）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

4.2 城乡收入差距

随着经济发展，城乡收入差距成为社会关注的焦点。近年来，国家通过精准扶贫、农村经济发展等政策，逐步缩小城乡之间的收入差距。我们可以通过绘制城乡收入对比图来更好地理解这一趋势。

# 导入城乡收入数据
income_data = pd.read_csv('urban_rural_income.csv')

# 绘制城乡收入对比
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(income_data['Year'], income_data['Urban Income'], label='城镇居民收入', color='blue')
plt.plot(income_data['Year'], income_data['Rural Income'], label='农村居民收入', color='orange')
plt.title('中国城乡收入差距（1949-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('收入（人民币）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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💯 5. 科技与基础设施的飞跃

5.1 高铁网络的扩展

中国的高铁网络从2008年开通第一条线路以来，已经迅速发展成为全球最长的高铁网。高铁不仅缩短了城市之间的交通时间，还促进了区域经济的一体化发展。

# 导入高铁里程数据
highspeed_data = pd.read_csv('china_highspeed_rail.csv')

# 绘制高铁里程增长趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(highspeed_data['Year'], highspeed_data['Highspeed Rail Length'], color='green')
plt.title('中国高铁里程增长（2008-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('高铁里程（公里）')
plt.grid(True)
plt.show()

5.2 互联网普及率

自21世纪以来，互联网的普及极大地改变了中国人民的生活方式。如今，电商、在线教育、远程医疗等互联网应用已经深入社会的各个层面。

# 导入互联网普及率数据
internet_data = pd.read_csv('china_internet_penetration.csv')

# 绘制互联网普及率增长趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(internet_data['Year'], internet_data['Penetration Rate'], label='互联网普及率（%）', color='red')
plt.title('中国互联网普及率（2000-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('普及率（%）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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💯 6. 教育与社会福利

6.1 教育的普及

教育是一个国家发展的重要基石。中国在过去75年中大力发展教育，从基础教育到高等教育的普及，极大地提高了国民素质，为国家的经济腾飞提供了人才保障。

# 导入教育普及率数据
education_data = pd.read_csv('china_education.csv')

# 绘制教育普及率增长趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(education_data['Year'], education_data['Literacy Rate'], label='教育普及率', color='brown')
plt.title('中国教育普及率（1949-2024）')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('普及率（%）')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

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💯 7. CSV数据的相关来源

7.1 中国GDP与人均GDP数据

  • 数据来源：世界银行
  • 下载方式：
    • 访问世界银行官网获取中国的GDP数据。
    • 可以选择年份范围并选择数据格式为CSV进行下载。
    • 同样，访问人均GDP数据可以获取中国的人均GDP数据。

7.2 中国人口数据

7.3 中国高铁里程数据

  • 数据来源：中国交通运输部
    • 访问中国交通运输部官网查阅高铁发展相关的报告和数据。在“统计信息”板块可以找到基础设施相关数据，但CSV数据可能需要手动整理。

7.4 互联网普及率数据

7.5 城乡收入差距与社会发展数据

  • 数据来源：中国国家统计局
    • 访问中国国家统计局的统计数据查询系统，可以查找并下载城乡收入、教育普及率等相关数据。

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💬 结语

通过Python的数据分析和可视化技术，我们回顾了中国在过去75年中的历史变迁。从经济发展、人口结构到科技进步和社会福利，中国经历了跨越式的发展。展望未来，中国将继续在全球舞台上发挥重要作用。随着大数据、人工智能等技术的进一步发展，国家将面临更多机遇和挑战。

通过数据，我们不仅能回顾过去的辉煌，还能为未来的决策提供科学依据。


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原文地址：https://blog.csdn.net/jacksoon/article/details/142425740

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