以下是一个用 Python 代码描述阜新市基本信息的示例，包含地理、人口和经济数据的结构化展示： ```python # 阜新市数据结构化描述 fuxin_info = { "城市名称": "阜新", "省份": "辽宁省", "地理位置": { "经纬度": [42.0285, 121.6566], # 北纬42°01'~42°56'，东经121°0'~122°27' "相邻地区": ["朝阳市", "锦州市", "沈阳市", "内蒙古通辽市"] }, "行政区划": { "辖区": ["海州区", "新邱区", "太平区", "清河门区", "细河区", "阜新蒙古族自治县", "彰武县"], "街道数量": 42, "乡镇数量": 58 }, "人口数据": { "常住人口": 164.73, # 2020年数据（万人） "人口密度": 83, # 人/平方公里 "民族构成": { "汉族": 85.6, "蒙古族": 11.5, "满族": 2.1, "其他": 0.8 } }, "经济特征": { "支柱产业": ["煤炭工业", "农产品加工", "新能源", "装备制造业"], "GDP总量": 540.4, # 2022年（亿元） "人均GDP": 32800, # 元 "特色产品": ["玛瑙制品", "杂粮", "皮革制品"] }, "旅游景点": { "自然景观": ["海棠山", "乌兰木图山", "彰武沙漠公园"], "人文景观": ["瑞应寺", "查海遗址", "阜新万人坑纪念馆"], "特色体验": ["玛瑙雕刻", "蒙古族那达慕大会"] } } # 数据展示函数 def display_city_info(city_data): print(f"【{city_data['城市名称']}概况】") print(f"📍 所属省份：{city_data['省份']}") print(f"🌐 地理坐标：北纬{city_data['地理位置']['经纬度'][0]}°，东经{city_data['地理位置']['经纬度'][1]}") print(f"👥 常住人口：{city_data['人口数据']['常住人口']}万人（2020年）") print(f"🏭 支柱产业：{', '.join(city_data['经济特征']['支柱产业'])}") print(f"💰 人均GDP：¥{city_data['经济特征']['人均GDP']}") print("\n著名景点：") print(f"⛰️ 自然景观：{', '.join(city_data['旅游景点']['自然景观'])}") print(f"🏯 人文景观：{', '.join(city_data['旅游景点']['人文景观'])}") # 调用展示 display_city_info(fuxin_info) ``` 运行结果示例： ``` 【阜新概况】 📍 所属省份：辽宁省 🌐 地理坐标：北纬42.0285°，东经121.6566 👥 常住人口：164.73万人（2020年） 🏭 支柱产业：煤炭工业, 农产品加工, 新能源, 装备制造业 💰 人均GDP：¥32800 著名景点： ⛰️ 自然景观：海棠山, 乌兰木图山, 彰武沙漠公园 🏯 人文景观：瑞应寺, 查海遗址, 阜新万人坑纪念馆 ``` 代码说明： 1. 使用嵌套字典结构组织多维数据 2. 包含地理坐标、行政区划、人口构成等多维度信息 3. 通过函数实现数据格式化输出 4. 使用了中文键名便于理解（实际项目建议使用英文键名） 5. 数据基于公开统计资料（具体数值可能需要定期更新） 扩展方向： - 添加动态数据（如实时天气、经济指标） - 集成地图API展示地理位置 - 使用pandas进行数据分析可视化 - 构建交互式查询系统