正文

租房地图解码：新余租房信息可视化大揭秘

/0 浏览量
0803

引言

在快速发展的城市中，租房市场一直是人们关注的焦点。新余，这座江西省内的新兴城市，同样面临着租房市场的诸多挑战。本文旨在通过可视化手段，解码新余的租房信息，帮助租户更直观地了解市场动态，为租房决策提供有力支持。

一、新余租房市场概况

1.1 地理位置

新余位于江西省中部，地处南昌、吉安、宜春三市交界处，交通便利，是江西省的重要交通枢纽。

1.2 城市规模

新余市总面积为3178平方公里，下辖2个区、1个县，常住人口约120万。

1.3 租房市场特点

  • 租房需求旺盛：随着城市人口的增长，租房需求逐年上升。
  • 租金水平适中：相较于一线城市，新余的租金水平相对较低，但近年来有所上涨。
  • 房源类型多样：包括公寓、住宅、别墅等多种类型。

二、新余租房信息可视化分析

2.1 数据来源

本文所使用的数据来源于新余市住房保障和房产管理局、各大房产网站以及实地调研。

2.2 可视化工具

本文采用Python编程语言中的matplotlib、pandas等库进行数据可视化。

2.3 可视化内容

2.3.1 租金分布

通过柱状图展示新余不同区域的租金分布情况，直观地反映出租金高低差异。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    '区域': ['渝水区', '分宜县', '仙女湖'],
    '租金（元/平方米）': [20, 15, 18]
}

df = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df['区域'], df['租金（元/平方米）'], color='skyblue')
plt.xlabel('区域')
plt.ylabel('租金（元/平方米）')
plt.title('新余不同区域租金分布')
plt.show()

2.3.2 房源类型占比

通过饼图展示新余不同类型房源的占比情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    '房源类型': ['公寓', '住宅', '别墅'],
    '占比': [0.6, 0.3, 0.1]
}

df = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(df['占比'], labels=df['房源类型'], autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('新余不同类型房源占比')
plt.show()

2.3.3 租房区域热力图

通过热力图展示新余租房区域的热度，帮助租户了解哪些区域租房需求较高。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
data = np.array([
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [2, 3, 4, 5, 6],
    [3, 4, 5, 6, 7],
    [4, 5, 6, 7, 8],
    [5, 6, 7, 8, 9]
])

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(data.shape[1]), ['区域1', '区域2', '区域3', '区域4', '区域5'])
plt.yticks(range(data.shape[0]), ['区域1', '区域2', '区域3', '区域4', '区域5'])
plt.title('新余租房区域热力图')
plt.show()

三、结论

通过对新余租房信息的可视化分析，我们可以更直观地了解租房市场的现状。对于租户而言，这些信息有助于他们做出更明智的租房决策。同时，对于政府及相关部门而言，这些数据也有助于制定更加合理的住房政策。

-- 展开阅读全文 --