Zur Beschreibungsseite auf Commons

Datei:US Labor Participation Rate by gender.svg

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Zur Navigation springen Zur Suche springen

Originaldatei(SVG-Datei, Basisgröße: 720 × 540 Pixel, Dateigröße: 81 KB)

Diese Datei und die Informationen unter dem roten Trennstrich werden aus dem zentralen Medienarchiv Wikimedia Commons eingebunden.

Zur Beschreibungsseite auf Commons


 
W3C-validity not checked.

Beschreibung

Beschreibung
English: Graph of US Civilian Labor Participation Rate from 1948 to 2011 by gender. Men are represented in light blue, women in pink, and the total in black.
Datum
Quelle Bureau of Labor Statistics within the United States Department of Labor
Urheber User:Int21h
Genehmigung
(Weiternutzung dieser Datei)
Creative Commons CC-Zero Diese Datei wird unter der Creative-Commons-Lizenz „CC0 1.0 Verzicht auf das Copyright“ zur Verfügung gestellt.
Die Person, die das Werk mit diesem Dokument verbunden hat, übergibt dieses weltweit der Gemeinfreiheit, indem sie alle Urheberrechte und damit verbundenen weiteren Rechte – im Rahmen der jeweils geltenden gesetzlichen Bestimmungen – aufgibt. Das Werk kann – selbst für kommerzielle Zwecke – kopiert, modifiziert und weiterverteilt werden, ohne hierfür um Erlaubnis bitten zu müssen.

Andere Versionen

Source code

#!/usr/bin/env python

##
# Create an SVG graph of BLS timeseries data using matplotlib and 
# BeautifulSoup.
#

import matplotlib.figure
import datetime
import bs4
import matplotlib.backends.backend_cairo
import string
import urllib2

def main():
	url = 'http://data.bls.gov/timeseries/%s?years_option=specific_years&include_graphs=true&to_year=2011&from_year=1948'
	total_series = 'LNS11300000'
	men_series = 'LNS11300001'
	women_series = 'LNS11300002'
	
	fig,ax = init_figure()
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % total_series))), 'black')
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % men_series))), 'lightblue')
	add_plot(ax, scrape_bls(bs4.BeautifulSoup(urllib2.urlopen(url % women_series))), 'pink')
	save_figure(fig, 'US Labor Participation Rate 1948-2011 by gender.svg')

##
# Scrape the BLS soup for the data.
#
def scrape_bls(soup):
	table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'regular-data'})
	assert len(table) == 1
	table = table[0]
	data = []
	years_lc = [[t for t in r if type(t) is bs4.element.Tag] for r in table.contents[4] if type(r) is bs4.element.Tag]
	for row in years_lc:
		year = int(row[0].text)
		months = [float(t.text) for t in row[1:] if any(c in string.printable and c != ' ' for c in t.text)]
		data.append((year,months))
	return data

##
# Add plot to figure. Extra parameters are passed to 
# matplotlib.axes.Axes.plot().
#
def add_plot(axis, data, *args):
	x=[]
	y=[]
	for year,months in data:
		for month,n in enumerate(months):
			x.append(datetime.date(year, month+1, 1))
			y.append(n)
	axis.plot(x, y, *args)

##
# Initialize figure.
#
def init_figure():
	figure = matplotlib.figure.Figure()
	axis = figure.add_subplot(111)
	
	axis.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator(6))
	axis.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%Y'))
	
	axis.grid(True)
	
	return figure,axis

##
# Save figure
#
def save_figure(figure, filename):
	figure.canvas = matplotlib.backends.backend_cairo.FigureCanvasCairo(figure)
	figure.savefig(filename, transparent=True)

if __name__ == "__main__":
	main()

Kurzbeschreibungen

Ergänze eine einzeilige Erklärung, was diese Datei darstellt.

In dieser Datei abgebildete Objekte

Motiv

Dateiversionen

Klicke auf einen Zeitpunkt, um diese Version zu laden.

Version vomVorschaubildMaßeBenutzerKommentar
aktuell13:47, 9. Nov. 2016Vorschaubild der Version vom 13:47, 9. Nov. 2016720 × 540 (81 KB)Kopiersperreupdated to 2016
05:52, 9. Okt. 2011Vorschaubild der Version vom 05:52, 9. Okt. 2011720 × 540 (76 KB)Int21hcleanup, standardization.
11:59, 8. Okt. 2011Vorschaubild der Version vom 11:59, 8. Okt. 2011720 × 540 (83 KB)Int21h{{Information |Description={{en|1=Graph of US Civilian Labor Participaton Rate from 1948 to 2010 by gender}} |Source=Bureau of Labor Statistics within the [[:wikipedia:United States Department of Labor|United Stat

Die folgende Seite verwendet diese Datei:

Metadaten