Вот подробный план и пошаговое решение для представления динамики изменения объёмов и структуры мирового производства электроэнергии в виде диаграмм. Мы будем ориентироваться на среднюю школу (Без указания предмета и класса), но решение подходит и для старшей школы и начальной подготовки к экзаменам по данному разделу. Цель задачи - Понять динамику: как менялось общее производство электроэнергии в мире с годами и как менялись доли разных источников энергии в структуре этого производства. - Построить три понятные диаграммы: 1) общий объём производства электроэнергии по годам (линейный график); 2) структура производства по источникам энергии в виде наглядной диаграммы «стек» (stacked area) или серия столбиков по годам; 3) доли источников в процентах по годам (линии долей или нормализованная стековая диаграмма на 100%). Какие данные понадобятся - Годовой объём мировой генерации электроэнергии (например, в ТВт·ч или EJ) по годам. - По каждому источнику — объём генерации в мировом масштабе по годам (например: уголь, природный газ, нефть, атомная энергия, гидроэлектростанции, солнечная и ветровая энергия, биогаз/биомасса и т. п.). - Единицы: приведём данные к одной единице, удобной для сравнения (лучше всего ТВт·ч). Для некоторых источников удобно переводить в EJ: 1 EJ ≈ 277.8 TWh. Где взять данные (рекомендованные источники) - Our World in Data (OWID) — глобальные наборы данных по энергии; часто есть мировой агрегат или можно получить суммирование по странам. - BP Statistical Review of World Energy или IEA — надёжные официальные данные по источникам энергии (могут требовать лицензии/скачивания). - Если нужен упрощённый вариант: можно собрать данные из нескольких крупных источников и самостоятельно агрегировать до “World”. Пошаговый план обработки данных и построения диаграмм 1) Определите формат выходных диаграмм - Диаграмма 1: График “мировой объём электроэнергии” vs год (линия). Ось Y — энергия (ТВт·ч или EJ), ось X — год. - Диаграмма 2: Структура по источникам за каждый год. Можно выбрать: - стековая диаграмма (stacked area) по годам, показывающая вклад каждого источника в общий объём. - или серия столбиков для нескольких выбранных лет (например, каждые 5–10 лет). - Диаграмма 3: Доли источников по годам (проценты, сумма долей = 100%). Это может быть линейный график по каждой доли или снова стековая диаграмма с нормализацией до 100%. 2) Подготовка набора данных - Объедините данные по всем странам в мировой (World). Если ваша выборка уже содержит строку "World" или аналогичную агрегированную строку — используйте её. Если нет — суммируйте значения по всем странам за каждый год. - Приведите данные к одной единице измерения (например, все значения в TWh). - Убедитесь, что годы последовательны и пропусков мало. При отсутствии значения можно заполнить пропуски линейной интерполяцией или оставить как есть, но помните о влиянии на графики. - Рассчёт долей: для каждого года доля источника = (объем по источнику) / (общий объём за год). Для нормализованной доли в 100% суммируем доли до 1 (или 100%). 3) Построение диаграмм (пример с Python и популярной библиотекой matplotlib) - Пример структуры набора данных (последовательности по годам, мировые значения): years = [1950, 1951, ..., 2022] coal_twh = [значения по годам] gas_twh = [значения по годам] oil_twh = [значения по годам] nuclear_twh = [значения по годам] hydro_twh = [значения по годам] solar_twh = [значения по годам] wind_twh = [значения по годам] bio_twh = [значения по годам] other_renewables_twh = [значения по годам] - Вычисления: total_twh = [coal + gas + oil + nuclear + hydro + solar + wind + bio + other_renewables для каждого года] shares = { 'Coal': [c/total for c, total in zip(coal_twh, total_twh)], 'Gas': [g/total for g, total in zip(gas_twh, total_twh)], ... } - Пример кода (псевдокод, без тонкостей окружения): import matplotlib.pyplot as plt # Диаграмма 1: общий объём plt.figure() plt.plot(years, total_twh, label='World electricity generation') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Electricity generation (TWh)') plt.title('Global electricity generation over time') plt.legend() plt.show() # Диаграмма 2: структура по источникам (Stacked area) plt.figure() plt.stackplot(years, coal_twh, gas_twh, oil_twh, nuclear_twh, hydro_twh, solar_twh, wind_twh, bio_twh, other_renewables_twh, labels=['Coal','Gas','Oil','Nuclear','Hydro','Solar','Wind','Bio','Other Renewables']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Electricity generation (TWh)') plt.title('Global electricity production by source (stacked)') plt.legend(loc='upper left') plt.show() # Диаграмма 3: доли источников по годам (проценты) plt.figure() plt.stackplot(years, [v for v in (shares['Coal'], shares['Gas'], shares['Oil'], shares['Nuclear'], shares['Hydro'], shares['Solar'], shares['Wind'], shares['Bio'], shares['Other Renewables'])], labels=['Coal','Gas','Oil','Nuclear','Hydro','Solar','Wind','Bio','Other Renewables'], ) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Share of total electricity generation (%)') plt.title('Global electricity production by source (share of total)') plt.legend(loc='upper left') plt.show() - Альтернативно можно использовать Plotly для интерактивности. 4) Важные детали по диаграммам - Ось времени: охватите как можно более длинный период (например, 1950–последний доступный год). Это позволяет увидеть долгосрочные тренды. - Единицы и масштаб: если значения сильно различаются между источниками, стековая диаграмма в TWh может выглядеть «плохой»; в этом случае можно использовать два графика: одну панель для крупных источников (уголь, газ, нуклеар) и вторую панель для возобновляемых (солнечную и ветровую энергию) или применить логарифмическую шкалу. - Подписи и легенда: укажите единицы измерения и периода. Для диаграммы долей обязательно подпишите, что сумма долей в каждый год равна 100%. 5) Как использовать готовые данные на практике - Excel/Sheets вариант: - Соберите данные по годам и источникам в таблице. - Добавьте итоговую колонку Total. - Создайте вложенные столбцы или используйте сводную таблицу и вставьте диаграмму «Stacked Area» (для структуры) и «Line» (для общего объёма и долей). - Python/Notebook вариант (рекомендовано для гибкости): - Загружайте данные (pd.read_csv) с источника. - Агрегируйте до World (если нужно). - Выполните расчёты Total и shares. - Постройте графики как выше. 6) Пример структуры данных (для наглядности) - Год: 2000, 2005, 2010, 2015, 2020 - Coal_twh: 6000, 7000, 6000, 5000, 3500 - Gas_twh: 5000, 5500, 7000, 8000, 9000 - Oil_twh: 1000, 900, 800, 700, 400 - Nuclear_twh: 1800, 1900, 2000, 1600, 1200 - Hydro_twh: 3000, 3100, 3200, 3400, 3600 - Solar_twh: 0, 50, 200, 800, 1500 - Wind_twh: 0, 100, 500, 1500, 3000 - Bio_twh: 800, 900, 1000, 1100, 1200 - OtherRenewables_twh: 100, 150, 300, 400, 500 - Total = сумма по всем источникам (примерно: 25000, 26500, 34500, 斗 и т. д.) - Shares: каждый источник / Total по году. Интерпретационные заметки и ожидаемые тенденции - В последние десятилетия доля угля в мировой электроэнергии снизилась или стабилизировалась в зависимости от региона, в то время как доля возобновляемых источников (солнечные, ветровые, биомасса) и атомной энергии растёт. - Современная динамика часто показывает ускорение роста возобновляемой энергетики и более медленное, но заметное сокращение доли угольной энергии в ряде стран и регионов. Глобальные тренды зависят от политик, цен на ископаемое топливо и технологического прогресса. - Диаграммы помогут увидеть: как изменяется общая мощность, какой источник «растёт» быстрее, какие периоды сопровождались качелями (электроэнергия после нефтяных кризисов, введение новых станций и пр.). Если хотите, могу: - предложить конкретный набор данных и привести готовый код на Python для загрузки OWID/другого источника, агрегации Worlds и построения трёх диаграмм; - адаптировать стиль графиков под конкретный уровень класса (например, упрощённо для 9–10 класса или более детально для 11–12 класса); - привести примеры Excel-решения без программирования. Сообщите, пожалуйста: - предпочитаете ли вы Python (там можно сделать интерактивные графики) или Excel/Google Sheets; - какой период/диапазон годов хотите отразить и какие источники включать (например: уголь, газ, нефть, атомная, гидро, солнечная, ветряная, биомасса и пр.).