ベンフォードの法則に沿うかを調べグラフ化するコードPython

main.py

a=""" """
#この間にエクセル等から数字の列をコピペ

import collections
import matplotlib.pyplot as plt

a=a.split("\n")
a = [x for x in a if x != '']
#nullを削除
l_head=list(map(lambda x: str(x)[0], a))
#最初の文字を取得
l_count=collections.Counter(l_head).most_common(9)
#0を含むことがあるため上から9番目まで
#l_count.sort(key=lambda x: x[0])
#ソート
#グラフにした時に、123456789の順か、出現頻度の順かにソート。外すと123ごとに。

l_count
l_rate=list(map(lambda x: x*100 /sum(list(zip(*l_count))[1]), list(zip(*l_count))[1]))
#割合算出
l_index=list(zip(*l_count))[0]
l_rate
plt.xticks([0.15, 1.15, 2.15, 3.15, 4.15, 5.15, 6.15, 7.15, 8.15], l_index)
plt.bar(range(9), l_rate, color='g', width=0.3, label='Selected_data', align="center")
ben={1:30.1, 2:17.6, 3:12.5, 4:9.7, 5:7.9, 6:6.7, 7:5.8, 8:5.1, 9:4.6}
ben_label= list(map(lambda x: ben[int(x)], l_index))
plt.bar([0.3,1.3,2.3,3.3,4.3,5.3,6.3,7.3,8.3], ben_label, color='b', width=0.3, label='Benford_law', align="center")
plt.legend(bbox_to_anchor=(0.5, 1),loc=2)
plt.show()

例：
日本の行政単位ごとの人口

日本の行政単位ごとの面積

日本の行政単位ごとの人口密度

日本の行政単位ごとの世帯数

ここに映る全ての数字

統計は統計局の数値から
https://www.stat.go.jp/data/index.html