超级碗的最大赢家：墨西哥鳄梨和超级碗鳄梨酱的成功故事

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(超级碗的最大赢家：墨西哥鳄梨）

每个人都是 超级碗 提到超级碗，你会想到什么？精彩的中场表演？ 巨额广告？ 今天，我们将从另一个角度来看待超级碗。我们谈论的是 "超级碗最大的受益者"：墨西哥鳄梨和鳄梨酱！

超级碗的最大受益者，墨西哥牛油果消费量激增

首先，让我们来看看牛油果消费量的惊人增长：下图显示了 Python 我们用代码将其形象化。 这张图清楚地显示，从 1989 年到 2020 年，鳄梨的消费量增长了六倍。这是一个高达 6001 TP3T 的增长率！造成这一爆炸性增长的主要原因之一是超级碗。

슈퍼볼 최대 수혜자, 멕시코 아보카도 소비의 폭발적 증가 그래프 이미지
( 超级碗的最大受益者，墨西哥牛油果消费量激增 )
import matplotlib.pyplot as plt

定义 # 数据
年份 = [1989, 2020］
consumption_growth = [1, 6] # 消费增长（增加 600%）
super_bowl_years = [2020, 2024] 牛油果消费量 = [1, 6] # 消费增长（增加 600%
牛油果消费量 = [53.5, 54] # 超级碗赛季消费量（单位：百万磅）
进口年份 = [2020, 2023］
import_volume = [2, 2.48] # 墨西哥进口量（十亿磅）

计算 # 增长率
consumption_growth_rate = ((consumption_growth[1] - consumption_growth[0]) / consumption_growth[0])* 100
鳄梨消费率 = ((avocados_consumed[1] - avocados_consumed[0]) / avocados_consumed[0])* 100
import_volume_rate = ((import_volume[1] - import_volume[0]) / import_volume[0])* 100

# 牛油果消费量增长图
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(years, consumption_growth, color='green', alpha=0.7)
plt.title('Avocado Consumption Growth', fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=14)
plt.ylabel('Consumption (Relative Scale)', fontsize=14)
plt.xticks(years, fontsize=12)

在 # 条形图顶部添加数字标签
for i, value in enumerate(consumption_growth)：
    plt.text(years[i], value, f'{value}', ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='black')

# 显示虚线和增长率
plt.plot(years, consumption_growth, 'g--', marker='o', markersize=8)
mid_x = sum(years) / 2
mid_y = sum(consumption_growth) / 2
plt.text(mid_x, mid_y, f'{consumption_growth_rate:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=24, color='red')
plt.show()

# 超级碗赛季牛油果消费量图表
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(super_bowl_years, avocados_consumed, color='green', alpha=0.7)
plt.title('Super Bowl Avocado Consumption', fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=14)
plt.ylabel('Avocados Consumed (Million Pounds)', fontsize=14)
plt.xticks(super_bowl_years, fontsize=12)

# 在条形图顶部添加数字标签
for i, value in enumerate(avocados_consumed)：
    plt.text(super_bowl_years[i], value, f'{value:.1f}M', ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='black')

# 显示虚线和增长率
plt.plot(super_bowl_years, avocados_consumed, 'g--', marker='o', markersize=8)
mid_x = sum(super_bowl_years) / 2
mid_y = sum(avocados_consumed) / 2
plt.text(mid_x, mid_y, f'{avocados_consumed_rate:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=24, color='red')
plt.show()

# 从墨西哥进口牛油果的图表
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(import_years, import_volume, color='green', alpha=0.7)
plt.title('Mexican Avocado Imports to US', fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=14)
plt.ylabel（'进口量（10 亿磅）'，fontsize=14)
plt.xticks(import_years, fontsize=12)

# 在条形图顶部添加数字标签
for i, value in enumerate(import_volume)：
    plt.text(import_years[i], value, f'{value:.2f}B', ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='black')

# 显示虚线和增长率
plt.plot(import_years, import_volume, 'g--', marker='o', markersize=8)
mid_x = sum(import_years) / 2
mid_y = sum(import_volume) / 2
plt.text(mid_x, mid_y, f'{import_volume_rate:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=24, color='red')
plt.show()

超级碗期间的牛油果消费量

让我们来看看牛油果消费量在超级碗赛季中的变化。 我们可以看到，2020 年和 2024 年超级碗赛季的牛油果消费量基本保持在同一水平（约 5400 万磅）。这表明，超级碗对牛油果消费的影响是持续而稳定的。

슈퍼볼 시즌 아보카도 소비량 비교
(比较超级碗期间的鳄梨消费量）

墨西哥牛油果进口量的变化

最后，让我们看看从墨西哥进口到美国的牛油果数量的变化。从 2020 年到 2023 年，我们可以看到墨西哥牛油果的进口量从 2 亿磅增加到 2.48 亿磅。这大约增加了 241 TP3T，表明美国对墨西哥牛油果的需求正在稳步增长。

멕시코 아보카도 수입량 변화 이미지
( 墨西哥牛油果进口量的变化 )

鳄梨酱：超级碗的主角

과카몰리 만들기 참고 이미지

鳄梨消费量不断增长的核心是鳄梨酱。鳄梨酱是一种传统的墨西哥酱料，由鳄梨泥、洋葱、番茄、香菜、酸橙汁和盐制成。它已成为超级碗派对上最受欢迎的主食。

制作鳄梨酱

  1. 将成熟的鳄梨捣碎。
  2. 加入切碎的洋葱、番茄和香菜。
  3. 加入酸橙汁和盐调味。
  4. 如果需要，可加入墨西哥辣椒增加热度。

在 "超级碗 "赛季中，人们可以将这种鳄梨酱与玉米片、玉米饼、卷饼等一起享用。因为它健康又美味，所以越来越受欢迎。

结束语

鳄梨和超级碗之间的关系令人着迷，我们已经看到一种简单的水果是如何成为一场大型体育赛事的核心的。 那么，为什么不在下一届超级碗上制作自己的鳄梨酱呢？我们希望您能用自己的特别食谱享受超级碗！

# 术语表

  • 超级碗：美国国家橄榄球联盟（NFL）冠军赛
  • 鳄梨酱牛油果酱：一种以牛油果为基础的传统墨西哥酱料
  • 牛油果: 营养丰富的热带水果
  • 墨西哥辣椒原产于墨西哥的一种辣味辣椒

现在你了解超级碗、鳄梨和鳄梨酱之间的特殊关系了吧。利用这些知识，让您的下一次超级碗派对更加精彩！

# 代码详解

1. 导入图书馆
蟒蛇import matplotlib.pyplot as plt
  • 导入模块: matplotlib.pyplot至 plt别名。这就是 Python 标准库的使用方式。
2. 确定数据
蟒蛇年份 = [1989, 2020]
消费增长 = [1, 6]
  • 列表:我们使用 Python 的列表数据结构来存储数据。
3. 计算增长率
蟒蛇消费增长率 = ((consumption_growth[1] - consumption_growth[0]) / consumption_growth[0])* 100
  • 索引列表:使用索引访问列表中的特定元素。
  • 算术运算执行基本数学运算。
4. 绘制图表
蟒蛇plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.bar(years, consumption_growth, color='green', alpha=0.7)
  • 调用功能：通过调用 Matplotlib 库中的各种函数来创建图形。
  • 关键词论证参数：调用函数时，使用关键字参数指定图形的属性。
5. 设置图表标签和标题
蟒蛇plt.title('Avocado Consumption Growth', fontsize=16)
plt.xlabel('Year', fontsize=14)
  • 字符串以字符串形式指定图表的标题和标签。
6. 在条形图顶部添加数字标签
蟒蛇for i, value in enumerate(consumption_growth)：
    plt.text(years[i], value, f'{value}', ha='center', va='bottom', fontsize=20, color='black')
  • 循环:对列表中的每个元素重复上述步骤。
  • 枚举()函数:用于同时获取列表的索引和值。
  • 字符串使用 f-strings 格式化字符串。
7. 显示虚线和百分比增长
蟒蛇mid_x = sum(years) / 2
mid_y = sum(消费增长) / 2
plt.text(mid_x, mid_y, f'{consumption_growth_rate:.1f}%', ha='center', va='bottom', fontsize=24, color='red')
  • 函数 sum():对列表中的所有元素求和。
  • 格式化字符串: .1f以显示小数点后第一位。
8. 显示图表
蟒蛇plt.show()
  • 图形渲染在屏幕上显示生成的图形。

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