### Python 数据可视化与第三产业就业人数预测 #### 数据准备 在进行数据可视化和预测之前，需要先准备好所需的数据。假设已经有一份关于过去几年各产业就业人数的历史数据文件（如 `.csv` 或 `.npz` 文件）。如果尚未有现成数据，则可以通过 `requests` 库抓取公开数据源中的相关信息[^4]。 加载历史数据时可参考如下代码片段： ```python import numpy as np data = np.load('F:\\python\\国民经济核算季度数据.npz', allow_pickle=True) name = data['columns'] # 获取列名 values = data['values'] # 获取数值矩阵 ``` #### 可视化分析 对于已有的数据集，可以借助 Matplotlib 和 ECharts 进行初步的可视化探索。以下是使用 Matplotlib 绘制第三产业发展趋势的例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设 values 中存储的是时间序列数据 time_series = range(len(values)) # 时间轴 third_industry_data = values[:, -1] # 提取第三产业相关数据 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time_series, third_industry_data, marker='o', color='blue') plt.title('第三产业就业人数变化趋势') plt.xlabel('年份/季度') plt.ylabel('就业人数 (单位：万人)') plt.grid(True) plt.show() ``` 此外，还可以采用更高级别的工具——ECharts 来制作交互式图表[^3]。例如绘制柱状图对比不同行业间的增长情况。 #### 趋势预测模型建立 针对未来两年内的具体预测任务，可以选择回归类机器学习算法或者时间序列建模方法完成此目标。下面给出一种简单的线性回归实现方式供参考： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split X = [[t] for t in time_series[:-2]] # 使用前 N-2 年度作为训练样本输入特征 y = list(third_industry_data)[:-2] model = LinearRegression() # 初始化线性回归对象 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 & 输出评估指标 model.fit(train_X, train_y) print(f'模型得分: {model.score(test_X, test_y)}') future_years = [[len(values)+i] for i in range(1, 3)] # 构造待预测年度索引列表 predictions_2024_to_2025 = model.predict(future_years).tolist() for year_offset, pred_value in zip([2024, 2025], predictions_2024_to_2025): print(f'{year_offset}年的预计就业人数为{round(pred_value, 2)}万.') ``` 上述代码实现了基于现有数据对未来两年内第三产业就业规模的大致估计，并打印出了相应结果[^1]。 ---