पायथन में जनसंख्या पिरामिड कैसे बनाएं

जनसंख्या पिरामिड एक ग्राफ है जो किसी दी गई जनसंख्या की आयु और लिंग वितरण को दर्शाता है। यह जनसंख्या की संरचना और जनसंख्या वृद्धि की प्रवृत्ति को समझने के लिए उपयोगी है।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में निम्नलिखित जनसंख्या पिरामिड कैसे बनाया जाए:

पायथन में आयु पिरामिड

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित डेटासेट हैं जो किसी दिए गए देश के लिए आयु समूह के अनुसार पुरुषों और महिलाओं की कुल जनसंख्या प्रदर्शित करते हैं:

 #import libraries 
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

#create dataframe
df = pd.DataFrame({'Age': ['0-9','10-19','20-29','30-39','40-49','50-59','60 -69','70-79','80-89','90+'], 
                    'Male': [9000, 14000, 22000, 26000, 34000, 32000, 29000, 22000, 14000, 3000], 
                    'Female': [8000, 15000, 19000, 28000, 35000, 34000, 28000, 24000, 17000, 5000]})
#view dataframe 
df

    Age Male Female
0 0-9 9000 8000
1 10-19 14000 15000
2 20-29 22000 19000
3 30-39 26000 28000
4 40-49 34000 35000
5 50-59 32000 34000
6 60-69 29000 28000
7 70-79 22000 24000
8 80-89 14000 17000
9 90+ 3000 5000

हम डेटा के लिए जनसंख्या पिरामिड बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #define x and y limits
y = range(0, len(df))
x_male = df['Male']
x_female = df['Female']

#define plot parameters
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, figsize=(9, 6))

#specify background color and plot title
fig.patch.set_facecolor('xkcd:light grey')
plt.figtext(.5,.9,"Population Pyramid", fontsize=15, ha='center')
    
#define male and female bars
axes[0].barh(y, x_male, align='center', color='royalblue')
axes[0].set(title='Males')
axes[1].barh(y, x_female, align='center', color='lightpink')
axes[1].set(title='Females')

#adjust grid parameters and specify labels for y-axis
axes[1].grid()
axes[0].set(yticks=y, yticklabels=df['Age'])
axes[0].invert_xaxis()
axes[0].grid()

#displayplot
plt.show() 

ग्राफ से पता चलता है कि पुरुषों और महिलाओं का वितरण काफी सममित है, अधिकांश आबादी मध्यम आयु वर्ग में आती है। इस ग्राफ़ को देखकर ही हम इस विशेष देश की जनसांख्यिकी का अच्छा अंदाज़ा लगा सकते हैं।

ध्यान दें कि आप matplotlib रंग सूची में रंगों को निर्दिष्ट करके प्लॉट पृष्ठभूमि और अलग-अलग बार के रंगों को समायोजित कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हम “बेज” पृष्ठभूमि के साथ उपयोग करने के लिए “हॉटपिंक” और “डोजरब्लू” निर्दिष्ट कर सकते हैं:

 fig.patch.set_facecolor('xkcd: beige ')
    
axes[0].barh(y, x_male, align='center', color=' dodgerblue ')

axes[1].barh(y, x_female, align='center', color=' hotpink ')

plt.show() 

आपको जो सबसे अच्छा लगता है उसके आधार पर बेझिझक रंग पैलेट बदलें।