Python医学数据分析（微课版）第6章 答案

第6章课后答案本章习题答案一、单项选择题1-5DBBCA6-10DACCA二、填空题1.Figure2.plot3.title4.xlabel,ylabel5.Legend6.show7.subplots8.grid9.color10.savefig上机练习答案（1）importmatplotlib.pyplotaspltdata=[(2015,45.2,1.4,11.4),(2017,52.7,1.6,12.0),(2018,57.5,1.6,12.4),(2019,62.5,1.5,12.7),(2020,68.3,1.5,13.1),(2021,73.2,1.6,13.7)]years=[x[0]forxindata]zhiyeyishi=[x[1]forxindata]jianxiyishi=[x[2]forxindata]zhongyaoshi=[x[3]forxindata]plt.figure()plt.plot(years,zhiyeyishi,label='执业医师',marker='s',color='y')plt.plot(years,jianxiyishi,label='见习医师',marker='d',color='b')plt.plot(years,zhongyaoshi,label='中药师',marker='*',color='r')plt.xticks(years)plt.xlabel('年份')plt.ylabel('中医药人员数')plt.title('2015—2021年中医药人员数')plt.legend()plt.show()（2）#根据表格信息，选择绘制内蒙古地区三种中医类医院（中医医院、中西医结合医院、民族医医院）占比的饼状图。importmatplotlib.pyplotaspltex=(0,0.1,0)plt.pie([43.58,3.74,52.68],labels=['中医医院','中西医结合医院','民族医医院'],autopct='%1.1f%%',explode=ex)plt.axis('equal')plt.show()（3）importmatplotlib.pyplotaspltregion=['吉林','内蒙古','辽宁','湖南','湖北','四川']hospital_counts=[23667,33160,34874,67229,51840,83988]plt.bar(region,hospital_counts,width=0.5)plt.title('2021年部分地区中医类医院床位数')plt.xlabel('地区')plt.ylabel('数量/(个)')plt.show()（4）importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsyear=['2018年','2019年','2020年','2021年']Expenditure=['医疗卫生服务支出','医疗保障支出','行政管理事务支出','人口与计划生育事务支出']data=np.array([[6908.05,7795.57,1005.79,689.72],[7986.42,8459.16,883.77,687.61],[11415.83,8844.93,1021.15,660],[9564.18,9416.78,1048.13,646.97]])fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,7))ax.set_xticks(np.arange(len(Expenditure)))ax.set_yticks(np.arange(len(year)))heat_map=sns.heatmap(data,annot=True,fmt='.2f',cmap='Blues',xticklabels=Expenditure,yticklabels=year)plt.title('政府卫生支出（亿元）',fontsize=15)plt.imshow(data)plt.tight_layout()plt.show()（5）importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsplt.figure(figsize=(8,8))plt.subplot(2,2,1)data=[(2015,45.2,1.4,11.4),(2017,52.7,1.6,12.0),(2018,57.5,1.6,12.4),(2019,62.5,1.5,12.7),(2020,68.3,1.5,13.1),(2021,73.2,1.6,13.7)]years=[x[0]forxindata]zhiyeyishi=[x[1]forxindata]jianxiyishi=[x[2]forxindata]zhongyaoshi=[x[3]forxindata]plt.plot(years,zhiyeyishi,label='执业医师',marker='s',color='y')plt.plot(years,jianxiyishi,label='见习医师',marker='d',color='b')plt.plot(years,zhongyaoshi,label='中药师',marker='*',color='r')plt.xticks(years)plt.xlabel('年份')plt.ylabel('中医药人员数')plt.title('2015—2021年中医药人员数')plt.legend()plt.subplot(2,2,2)ex=(0,0.1,0)plt.pie([43.58,3.74,52.68],labels=['中医医院','中西医结合医院','民族医医院'],autopct='%1.1f%%',explode=ex)plt.axis('equal')plt.subplot(2,2,3)region=['吉林','内蒙古','辽宁','湖南','湖北','四川']hospital_counts=[23667,33160,34874,67229,51840,83988]plt.bar(region,hospital_counts,width=0.5)plt.title('2021年部分地区中医类医院床位数')plt.xlabel('地区')plt.ylabel('数量/(个)')plt.subplot(2,2,4)year=['2018年','2019年','2020年','2021年']Expenditure=['医疗卫生服务支出','医疗保障支出','行政管理事务支出','人口与计划生育事务支出']data=np.array([[6908.05,7795.57,1005.79,689.72],[7986.42,8459.16,883.77,687.61],[11415.83,8844.93,1021.15,660],[9564.18,9416.78,1048.13,646.97]])ax.set_xticks(np.arange(len(Expenditure)))ax.set_yticks(np.arange(len(year)))h