了解show_growth()函数在Python中的应用案例及效果展示

show_growth()函数在Python中的应用案例及效果展示

show_growth()函数是一个用于展示增长情况的函数，在Python中的应用案例很广泛。该函数主要用于可视化展示增长趋势、变化情况或比较不同对象的增长速度。下面将通过一些使用例子来演示show_growth()函数的应用案例和效果展示。

例子一：展示股票价格的增长情况

假设我们有一份包含了某只股票每日收盘价的数据，我们希望通过可视化的方式展示该股票价格的增长情况。可以使用show_growth()函数将每日的收盘价作为参数传入，然后绘制成折线图，X轴表示日期，Y轴表示股票价格，这样就能直观地看到股票价格的增长趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

def show_growth(prices):
    days = list(range(1, len(prices) + 1))
    plt.plot(days, prices)
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Price')
    plt.title('Stock Price Growth')
    plt.show()
    
# 示例数据，每日收盘价
stock_prices = [100, 105, 110, 108, 115, 120, 125, 130, 128, 135]
show_growth(stock_prices)

运行上述代码，就会生成一个折线图，横轴表示日期，纵轴表示股票价格。这样我们就能清楚地看到股票价格的增长情况，是否呈现上升趋势。

例子二：展示不同国家的人口增长情况

假设我们有一份包含了多个国家在不同年份的人口数据，我们希望通过可视化的方式展示各个国家的人口增长情况，比较各国之间的人口变化速度。同样可以使用show_growth()函数，将各国的人口数据作为参数传入，然后绘制成折线图，X轴表示年份，Y轴表示人口数量。

import matplotlib.pyplot as plt

def show_growth(populations):
    years = list(range(2000, 2020))
    countries = list(populations.keys())
    for country in countries:
        pop = populations[country]
        plt.plot(years, pop, label=country)
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Population')
    plt.title('Population Growth')
    plt.legend()
    plt.show()
    
# 示例数据，各国人口数据
population_data = {
    'China': [1270534192, 1280400000, 1286470000, 1296000000, 1304000000, 1313000000, 1319000000, 1324000000, 1327000000, 1330044000],
    'India': [1056575544, 1075000000, 1094000000, 1110000000, 1130000000, 1150000000, 1170000000, 1190000000, 1210000000, 1230000000],
    'USA': [282162411, 284796887, 287973924, 291005482, 293656842, 296507061, 299398484, 302579912, 305818102, 308143815]
}
show_growth(population_data)

运行上述代码，就会生成一个折线图，X轴表示年份，纵轴表示人口数量。每个国家的人口增长情况会分别以不同的颜色绘制在同一张图上，通过比较可以看出各国之间的人口变化速度。

show_growth()函数在这两个例子中的应用展示了其在Python中的广泛应用。不仅可以展示股票价格的增长情况，还可以用于展示任何有关增长趋势和变化情况的数据。通过可视化的方式，我们能更直观地了解数据的变化和趋势，方便进行比较和分析。