用 Python 折线图直观显示《租金保护法》优先付款趋势（2025 年）

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(租金保护法》优先付款额的 Python 折线图）。

如果 租金保护法》优先支付金额您听说过 保护租户押金的重要步骤如果房东破产或被拍卖，该计划将优先保护您的部分押金。

今天 Python 如何使用折线图直观显示各地区优先权付款的趋势让我们开始吧。

什么是《租金保护法》优先付款额？

租金保护法》的 "优先偿还金额 "保护租户不会因房东的财务困难而失去押金。即使您的房屋被拍卖或收回，您仍然可以获得您的 使您有权在其他债权人之前要求偿还部分押金用于以下方面

(租金保护法》优先支付金额的 AI 图像）

2025 年按地区分列的优先付款额

  • 首尔: 存款额为 1.65 亿韩元或以下 → 优先还款额为 5,500 万韩元
  • 大都市过度拥挤控制区： 存款额为 1.45 亿韩元或以下 → 优先还款额为 4 800 万韩元
  • 大都市和主要城市： 存款额为 8,500 万韩元或以下 → 优先还款额为 2,800 万韩元
  • 其他地区： 存款额为 7,500 万韩元或以下 → 优先还款额为 2,500 万韩元

住宅租赁保护法》中有关优先付款额的法律规定

根据《住宅租赁保护法》第 8 条，小租户可以优先于其他债权人保护其部分押金。该条款保护租户的押金，在房屋拍卖或卖空时给予优先权。

如上所述，具体的优先支付金额和小租户门槛由总统令规定，金额不得超过房屋价值的十二分之一。

用 Python 折线图直观显示优先权支付的趋势

现在，让我们认真对待，用 Python 折线图来直观显示上述数据！使用下面的代码，我们可以一目了然地看到 2001 年至 2023 年优先权支付额的变化。

Python 代码示例

import matplotlib.pyplot as plt

清理 # 数据
年份 = [2001, 2008, 2014, 2018, 2021, 2023]
首尔 = [2000, 2700, 3400, 3700, 4500, 5500]
首都地区 = [1600, 2200, 2700, 3400, 4000, 4800]
大都市 = [1200, 1800, 2200, 2800, 2500, 2800]
其他地区 = [1000, 1500, 1900, 2500, 2000, 2500]

绘制 # 折线图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(years, seoul, marker='o', label='Seoul')
plt.plot(years, capital_region, marker='o', label='首都地区')
plt.plot(years, metropolitan, marker='o', label='大都市')
plt.plot(years, other_regions, marker='o', label='其他地区')

为 # 数据点添加数量标签
for year, s, c, m, o in zip(years, seoul, capital_region, metropolitan, other_regions)：
    plt.text(year, s, f'{s}', ha='right')
    plt.text(year, c, f'{c}', ha='right')
    plt.text(year, m, f'{m}', ha='right')
    plt.text(year, o, f'{o}', ha='right')

设置 # 图表
plt.title('Changes in Priority Compensation Amount by Region (2001-2023)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Priority Compensation Amount (10,000 KRW)')
plt.legend()
plt.grid(True)

输出 # 图表
plt.tight_layout()
plt.show()

结论：使用 Python 折线图更容易理解数据！

今天，我们使用 Python 折线图来直观展示《租金保护法》优先付款额的变化。 将数据可视化会使其更加直观！

顺便说一下，你使用条形图的次数几乎和使用折线图的次数一样多，对吗？ 改变对婚内生育的看法：用叠加条形图分析数据 请查看帖子了解详情！

# 代码详解

1. 导入所需程序库

import matplotlib.pyplot as plt
  • matplotlib.pyplot是 Python 用来绘制图形的主要模块。

2. 准备数据

年份 = [2001, 2008, 2014, 2018, 2021, 2023]
首尔 = [2000, 2700, 3400, 3700, 4500, 5500]
首都地区 = [1600, 2200, 2700, 3400, 4000, 4800]
大都市 = [1200, 1800, 2200, 2800, 2500, 2800]
其他地区 = [1000, 1500, 1900, 2500, 2000, 2500]
  • 岁月X：X 轴上要显示的年份数据。
  • 首尔, 首都地区, 大都会, 其他地区注：每个地区的首选付款额数据（y 轴）。

3. 设置图形大小

plt.figure(figsize=(12, 8))
  • 将图表的整体尺寸设置为宽 12 英寸、高 8 英寸。

4. 绘制折线图

plt.plot(years, seoul, marker='o', label='首尔')
plt.plot(years, capital_region, marker='o', label='首都地区')
plt.plot(years, metropolitan, marker='o', label='大都市')
plt.plot(years, other_regions, marker='o', label='其他地区')
  • 用折线图表示每个数据集，用点（标记）突出显示数据点。
  • 标签是将出现在图例中的名称。

5. 添加数据值标签

for year, s, c, m, o in zip(years, seoul, capital_region, metropolitan, other_regions)：
    plt.text(year, s, f'{s}', ha='right')
    plt.text(year, c, f'{c}', ha='right')
    plt.text(year, m, f'{m}', ha='right')
    plt.text(year, o, f'{o}', ha='right')
  • 压缩来遍历每年和每个地区的数据。
  • plt.text()在每个数据点旁边显示一个值。 ha='right'将文本对齐方式设置为右对齐。

6. 添加图表标题和坐标轴标签

plt.title（'各地区优先赔偿额的变化（2001-2023 年）
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('优先补偿金额（10,000 韩元）')
  • 添加图表标题以及 x 轴和 y 轴标签。

7. 添加图例和网格

plt.legend()
plt.grid(True)
  • plt.legend()图例：为图表添加图例。
  • plt.grid(True)网格：在背景中显示网格，使其更易于阅读。

8. 图表输出

plt.tight_layout()
plt.show()
  • tight_layout()：自动调整图形元素之间的间距。
  • 显示()打印：将完成的图形打印到屏幕上。

这段代码清晰直观地展示了多年来各地区优先权支付的变化情况。为了便于初学者理解数据，我们为每个数据点标注了数值，并应用了简洁的样式。

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