中国GDP增长动态图

以下是一个使用 Python 的 Plotly 库绘制中国 GDP 增长动态趋势图的示例。我们将从世界银行公开数据集中提取数据，用生动的可视化方式展现中国的经济发展历程。

让我们导入所需的库：

```python

import pandas as pd

import plotly.express as px

```

接下来，我们需要加载数据。这里的数据应该是两列格式，一列是年份（Year），另一列是 GDP（单位：十亿美元）。请注意，这里的数据只是示例，你需要替换为真实的数据。

```python

加载示例数据（需替换为真实数据源）

data = {

"Year": [1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2020],

"GDP": [59.7, 92.6, 191.1, 396.6, 1211.4, 6100.6, 14722.7]

}

df = pd.DataFrame(data)

```

现在，我们可以创建动态可视化图表了。使用 Plotly Express 的 `line` 函数来绘制线条图。

```python

fig = px.line(

df,

x="Year",

y="GDP",

title="中国 GDP 增长趋势 (1960-2020)",

labels={"GDP": "GDP（十亿美元）", "Year": "年份"},

template="plotly_white"

)

```

为了让图表更具备交互性，我们可以添加动态控件。例如，我们可以添加时间轴滑块和预设的时间段快速选择按钮。

```python

fig.update_layout(

xaxis=dict(

rangeselector=dict(

buttons=list([

dict(count=10, label="10年", step="year", stepmode="backward"),

dict(count=20, label="20年", step="year", stepmode="backward"),

dict(step="all", label="全时段")

])

),

rangeslider=dict(visible=True),

type="date"

),

hovermode="x unified"

)

```

我们还可以添加一个注释，说明数据来源。

```python

fig.add_annotation(

x=0.5, y=-0.15, showarrow=False, text="数据来源：世界银行公开数据集"

)

```

展示图表。运行这段代码需要你已经安装了所需的库，并准备好了真实的数据。

这个示例代码的特点是交互式时间轴滑块和预设时间段快速选择按钮，让你能够自由选择时段来查看 GDP 的增长趋势。它还支持悬浮显示精确数值，并具有响应式布局和自动缩放坐标轴的功能。

如果你希望生成更专业的可视化图表，可以尝试使用季度数据代替年度数据，添加通货膨胀调整选项，包含人均GDP对比，增加国际对比功能，或者使用对数坐标轴。如果你需要获取或处理真实GDP数据，请提供具体的时间范围和精度要求。