### 使用 Python 定义列表存储年份和 GDP 数据 以下是实现该需求的完整代码示例： #### 1. 定义列表存储年份和 GDP 数据 通过两个独立的列表分别存储年份和对应的 GDP 值。 ```python years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020] gdp_values = [70, 74, 79, 85, 90, 95] # 单位：百亿元 ``` #### 2. 计算年均 GDP 并格式化输出 利用 `sum` 和 `len` 函数计算平均值，并使用字符串格式化方法展示结果。 ```python average_gdp = sum(gdp_values) / len(gdp_values) formatted_output = f"年均GDP为: {average_gdp:.2f} 百亿元" print(formatted_output) ``` 上述代码实现了年均 GDP 的计算，并保留两位小数进行输出[^1]。 #### 3. 使用 Matplotlib 绘制折线图 调用 Matplotlib 库中的 Pyplot 子模块来绘制年份与 GDP 的关系曲线。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置图表大小 plt.plot(years, gdp_values, marker='o', linestyle='-', color='b') # 添加标记点、连线样式和颜色 plt.title('年度GDP变化趋势', fontsize=14) # 图形标题 plt.xlabel('年份', fontsize=12) # X 轴标签 plt.ylabel('GDP (百亿元)', fontsize=12) # Y 轴标签 plt.grid(True) # 显示网格 plt.xticks(years) # 设置X轴刻度显示所有年份 plt.tight_layout() # 自动调整布局防止重叠 plt.show() ``` 以上代码展示了如何配置图形的各种属性，包括线条样式、字符形状、颜色以及字体属性等。 --- ### 整体代码汇总 将上述各部分组合成完整的脚本如下所示： ```python # 导入所需库 import matplotlib.pyplot as plt # 定义年份和GDP数据 years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020] gdp_values = [70, 74, 79, 85, 90, 95] # 计算年均GDP average_gdp = sum(gdp_values) / len(gdp_values) # 格式化输出年均GDP formatted_output = f"年均GDP为: {average_gdp:.2f} 百亿元" print(formatted_output) # 创建折线图 plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(years, gdp_values, marker='o', linestyle='-', color='b') plt.title('年度GDP变化趋势', fontsize=14) plt.xlabel('年份', fontsize=12) plt.ylabel('GDP (百亿元)', fontsize=12) plt.grid(True) plt.xticks(years) plt.tight_layout() # 展示图像 plt.show() ``` 此代码涵盖了从数据定义到可视化的过程，便于理解和应用。 ---