引言
统计图是数据可视化的基本工具，它能够帮助我们更直观地理解数据背后的信息。在现代社会，数据无处不在，学会使用统计图来展示数据，不仅能够提高我们的工作效率，还能帮助我们更好地进行决策。本文将通过一系列实战练习题，帮助你轻松掌握统计图精髓。
练习题一：饼图的应用
题目描述：某公司员工分为以下部门：研发部、市场部、财务部、人力资源部。请使用饼图展示各部门员工占比。
解题思路：
- 收集各部门员工数量数据。
- 使用饼图展示各部门员工占比。
代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 员工数量数据
departments = ['研发部', '市场部', '财务部', '人力资源部']
employees = [100, 80, 60, 40]
# 绘制饼图
plt.pie(employees, labels=departments, autopct='%1.1f%%')
plt.title('各部门员工占比')
plt.show()
练习题二：柱状图的应用
题目描述：某电商平台最近一个月的销售额如下表所示，请使用柱状图展示各品类销售额。
| 品类 | 销售额（万元） |
|---|---|
| 电子产品 | 120 |
| 家居用品 | 80 |
| 服饰 | 70 |
| 食品 | 60 |
解题思路：
- 收集各品类销售额数据。
- 使用柱状图展示各品类销售额。
代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 品类和销售额数据
categories = ['电子产品', '家居用品', '服饰', '食品']
sales = [120, 80, 70, 60]
# 绘制柱状图
plt.bar(categories, sales)
plt.title('各品类销售额')
plt.xlabel('品类')
plt.ylabel('销售额（万元）')
plt.show()
练习题三：折线图的应用
题目描述：某公司近一年的月度销售额如下表所示，请使用折线图展示销售额变化趋势。
| 月份 | 销售额（万元） |
|---|---|
| 1月 | 100 |
| 2月 | 110 |
| 3月 | 120 |
| 4月 | 130 |
| 5月 | 140 |
| 6月 | 150 |
| 7月 | 160 |
| 8月 | 170 |
| 9月 | 180 |
| 10月 | 190 |
| 11月 | 200 |
| 12月 | 210 |
解题思路：
- 收集月度销售额数据。
- 使用折线图展示销售额变化趋势。
代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 月份和销售额数据
months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']
sales = [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210]
# 绘制折线图
plt.plot(months, sales)
plt.title('月度销售额变化趋势')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额（万元）')
plt.show()
总结
通过以上实战练习题，相信你已经对统计图的应用有了更深入的了解。在实际工作中，灵活运用各种统计图，能够帮助我们更好地展示数据，提高工作效率。希望你能将这些知识应用到实际项目中，玩转数据可视化。