def aldurshop_mentun():
# define parameters
Mentun_ar = ('20 til 24 ára', '25 til 29 ára', '30 til 49 ára',
'50 til 64 ára', '65 til 74 ára')
menntun_kyn = ('Karlar', 'Konur')
AllsMentun = {}
# pick data and plot multiple plots on multiple figures
for menntun in range(len(menntun_menntun)):
for kyn in range(len(menntun_kyn)):
for ar in range(len(Mentun_ar)):
for row in data.menntun:
if row['Kyn'] == menntun_kyn[kyn] and row[
'Menntun'] == menntun_menntun[menntun]:
if row['Aldursflokkur/Búseta'] == Mentun_ar[ar]:
#removing unwanted parameters and leaving only ejeccational level
row = dict_sort.key_sort(row)
row = lti.tuple2_toint(row)
AllsMentun[ar] = row
AllsMentun[Mentun_ar[ar]] = AllsMentun.pop(ar)
# creating 2 dimenational parameters for x and y axis for each age group
# x-year, y-amount
x = np.zeros((len(Mentun_ar), len(AllsMentun[Mentun_ar[0]])))
y = x.copy()
# copying parameters for x and y axis
for i in range(len(Mentun_ar)):
for j in range(len(AllsMentun[(Mentun_ar[i])])):
x[i][j] = AllsMentun[Mentun_ar[i]][j][0]
y[i][j] = AllsMentun[Mentun_ar[i]][j][1]
# download parameters for plloting grpahs
for i in range(len(Mentun_ar)):
plt.figure(menntun)
plt.subplot(2, 1, kyn + 1)
plt.plot(x[i], y[i])
plt.title('Aldursflokkar ({})/ menntun: {}'.format(
menntun_kyn[kyn], menntun_menntun[menntun]))
plt.xlabel('Ár')
plt.ylabel('Mannafjöldi')
plt.legend((Mentun_ar), loc='upper right')
plt.xlim(np.amin(x) - 2, np.amax(x) + 2)
plt.ylim(np.amin(y) - 1000, np.amax(y) + 1000)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
def aldurshop_mentun():
# define parameters
Mentun_ar = ('20 til 24 ára','25 til 29 ára','30 til 49 ára','50 til 64 ára','65 til 74 ára')
menntun_kyn = ('Karlar','Konur')
AllsMentun = {}
# pick data and plot multiple plots on multiple figures
for menntun in range (len(menntun_menntun)):
for kyn in range(len(menntun_kyn)):
for ar in range (len(Mentun_ar)):
for row in data.menntun:
if row['Kyn'] == menntun_kyn[kyn] and row['Menntun'] == menntun_menntun[menntun]:
if row['Aldursflokkur/Búseta'] == Mentun_ar[ar]:
#removing unwanted parameters and leaving only ejeccational level
row = dict_sort.key_sort(row)
row = lti.tuple2_toint(row)
AllsMentun[ar] = row
AllsMentun[Mentun_ar[ar]] = AllsMentun.pop(ar)
# creating 2 dimenational parameters for x and y axis for each age group
# x-year, y-amount
x = np.zeros((len(Mentun_ar),len(AllsMentun[Mentun_ar[0]])))
y = x.copy()
# copying parameters for x and y axis
for i in range(len(Mentun_ar)):
for j in range(len(AllsMentun[(Mentun_ar[i])])):
x[i][j] = AllsMentun[Mentun_ar[i]][j][0]
y[i][j] = AllsMentun[Mentun_ar[i]][j][1]
# download parameters for plloting grpahs
for i in range(len(Mentun_ar)):
plt.figure(menntun)
plt.subplot(2,1,kyn+1)
plt.plot(x[i],y[i])
plt.title('Aldursflokkar ({})/ menntun: {}'.format(menntun_kyn[kyn],menntun_menntun[menntun]))
plt.xlabel('Ár')
plt.ylabel('Mannafjöldi')
plt.legend((Mentun_ar),loc='upper right')
plt.xlim(np.amin(x)-2, np.amax(x)+2)
plt.ylim(np.amin(y)-1000,np.amax(y)+1000)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
def innanh_vs_utanh(): # svo hægt sé að vitna í þetta í öðrum skrám pass lol = ['Konur','Karlar'] # hvaða breytur á að skoða for illad in range(2): test = dict() input1 = lol[illad] for row in data.menntun: if row['Kyn'] == input1 and row['Aldursflokkur/Búseta'] == 'Höfuðborgarsvæði 16-74 ára': # hvaða breytur á að skoða við hvaða tilefni if row['Menntun'] == 'Háskólamenntun - ISCED 5, 6': test = row # skrifað inn í tímabundna skrá test test = ds.key_sort(test) # sorterað test = test[:-3] # teknir þeir dálkar af gögnunum sem ekki skipta máli hello = i.tuple2_toint(test) # gögnum breytt í tölur af gerð int for row in data.menntun: if row['Kyn'] == input1 and row['Aldursflokkur/Búseta'] == 'Höfuðborgarsvæði 16-74 ára': if row['Menntun'] == 'Alls': test = row test = ds.key_sort(test) test = test[:-3] hello1 = i.tuple2_toint(test) for row in data.menntun: if row['Kyn'] == input1 and row['Aldursflokkur/Búseta'] == 'Utan höfuðborgarsvæðis 16-74 ára': if row['Menntun'] == 'Háskólamenntun - ISCED 5, 6': test = row test = ds.key_sort(test) test = test[:-3] hello2 = i.tuple2_toint(test) for row in data.menntun: if row['Kyn'] == input1 and row['Aldursflokkur/Búseta'] == 'Utan höfuðborgarsvæðis 16-74 ára': if row['Menntun'] == 'Alls': test = row test = ds.key_sort(test) test = test[:-3] hello3 = i.tuple2_toint(test) # viss gögn vinsuð úr inní eftirfarandi breytur x = list() has = list() allir = list() hasland = list() allirland = list() for key, value in hello: x.append(key) has.append(value) for key, value in hello1: allir.append(value) for key, value in hello2: hasland.append(value) for key, value in hello3: allirland.append(value) avhas = numpy.mean(has)# meðaltal fundið avall = numpy.mean(allir) avhasland = numpy.mean(hasland) avallirland = numpy.mean(allirland) plot1 = avhas/avall # Hlutfall fundið plot2 = avhasland/avallirland plot = [plot1,plot2] xas = [1,2] label = ["Innan höfuðborgarsvæðisins","Utan höfuðborgarsvæðisins"] title = [' Prósentumunur á konum sem fá sé Háskólamenntun innan og utan höfuðborgarsvæðis',' Prósentumunur á körlum sem fá sé Háskólamenntun innan og utan höfuðborgarsvæðis'] mp.figure(illad+6) # gögn plottuð upp sem bar graf, mynd 6 út af main skrá mp.bar(xas, plot, align = 'center') mp.title(title[illad]) mp.xticks(xas, label) mp.xlim(0,3) # x ás cappaður í 0-3
Ald = '16 til 74 ára' for row in data.menntun: if row['Menntun'] == Ment and row ['Aldursflokkur/Búseta'] == Ald and row['Kyn'] == 'Karlar': Karlar = row for row in data.menntun: if row['Menntun'] == Ment and row ['Aldursflokkur/Búseta'] == Ald and row['Kyn'] == 'Konur': Konur = row # Flokka dictionary eftir lyklum Karlar = dict_sort.key_sort(Karlar) Konur = dict_sort.key_sort(Konur) # Breyta tuple í int Karlar = lti.tuple2_toint(Karlar) Konur = lti.tuple2_toint(Konur) ArKK = list(); FjKK = list(); ArKvK = list(); FjKvK = list(); Fj = list() # Setja int í lista for x,y in Karlar: ArKK.append(x) FjKK.append(y) for z,k in Konur: ArKvK.append(z) FjKvK.append(k) # Summa af körlum og konum Fj = [x + y for x, y in zip(FjKK, FjKvK)]
idnad_kvk = dict_sort.key_sort(idnad_kvk) skrifst_all = dict_sort.key_sort(skrifst_all) skrifst_kk = dict_sort.key_sort(skrifst_kk) skrifst_kvk = dict_sort.key_sort(skrifst_kvk) taeknar_all = dict_sort.key_sort(taeknar_all) taeknar_kk = dict_sort.key_sort(taeknar_kk) taeknar_kvk = dict_sort.key_sort(taeknar_kvk) verka_all = dict_sort.key_sort(verka_all) verka_kk = dict_sort.key_sort(verka_kk) verka_kvk = dict_sort.key_sort(verka_kvk) solu_all = dict_sort.key_sort(solu_all) solu_kk = dict_sort.key_sort(solu_kk) solu_kvk = dict_sort.key_sort(solu_kvk) ######################################## Change lists to int ######################################## avg_all = lti.tuple2_toint(avg_all) avg_kk = lti.tuple2_toint(avg_kk) avg_kvk = lti.tuple2_toint(avg_kvk) avg2_all = lti.tuple2_toint(avg2_all) avg2_kk = lti.tuple2_toint(avg2_kk) avg2_kvk = lti.tuple2_toint(avg2_kvk) stjorn_all = lti.tuple2_toint(stjorn_all) stjorn_kk = lti.tuple2_toint(stjorn_kk) stjorn_kvk = lti.tuple2_toint(stjorn_kvk) serfr_all = lti.tuple2_toint(serfr_all) serfr_kk = lti.tuple2_toint(serfr_kk) serfr_kvk = lti.tuple2_toint(serfr_kvk) idnad_all = lti.tuple2_toint(idnad_all) idnad_kk = lti.tuple2_toint(idnad_kk) idnad_kvk = lti.tuple2_toint(idnad_kvk) skrifst_all = lti.tuple2_toint(skrifst_all)
