Строим ВВП на Питоне, или Ужас! Рецессия близко!

Я тут программирую потихоньку. Осваиваю библиотеку matplotlib. Она позволяет на языке Питон рисовать красивые графики. Ловите график Российского ВВП. 

В 1 квартале 2019 ВВП вырос на 0,5%, если сравнивать с 1 кварталом 2018 года. Тут же все кому не лень начали плакать «Ааааа!!! Мы на пороге рецессии!!! Путин, что ты делаешь!!!». И ни один крикливый клоун не удосужился включить мозг и повспоминать недавние события.
Помните, в конце прошлого года ВВП резко пересчитали с прогнозных 1,8% до 2,3% и все удивлялись и возмущались, какой бесстыжий Росстат, нагло рисует цифры? А всё потому, что к 1-му кварталу 2018 года досчитали объём работ по сфере «Строительство» — строительство завода Ямал СПГ. Раньше его не учитывали, а теперь учли, потому что объект был сдан Это дало высокую базу сравнения. В сравнении с этой базой результат 1 квартала 2019 года получился скромным: +0,5%. Если бы не Ямал СПГ, рост ВВП в 1 квартале 2019 был бы намного выше.
Так что не плачьте, не будет у нас рецессии, пока не начнётся кризис во всей мировой экономике.
------
Скрипт на питоне по построению графика прилагаю. Чтобы скрипт заработал, надо:
-установить Питон (python.org)
-в чёрном окошке cmd.exe установить библиотеку матплотлиб с помощью pip install matplotlib
-запустить скрипт в любой среде разаработки для питона. Можно в той, которая идёт в комплекте при установке python.org

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import os
a=[["2019-03-31",0.5],["2018-12-31",2.7],["2018-09-30",2.2],["2018-06-30",2.2],["2018-03-31",1.9],["2017-12-31",0.3],["2017-09-30",2.3],["2017-06-30",2.5],["2017-03-31",1.5],["2016-12-31",1],["2016-09-30",0.3],["2016-06-30",0.3],["2016-03-31",-0.4],["2015-12-31",-1.9],["2015-09-30",-2],["2015-06-30",-3.5],["2015-03-31",-1.8],["2014-12-31",0.3],["2014-09-30",0.9],["2014-06-30",1.3],["2014-03-31",0.5]]
x=[]
y=[]

for _item in a:
date=_item[0]
x.append(matplotlib.dates.date2num(datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')))
y.append(_item[1])
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%Y'))
ax.set_ylabel('ВВП')
matplotlib.pyplot.title("Динамика ВВП России, %")
plt.axhline(0, linewidth=1, color='red')
plt.plot(x, y, color='green')
plt.savefig(os.path.basename(__file__)+".png", dpi=300) #исключите эту строку, если не собираетесь сохранять изображение на диск.
plt.show()

Циферки ВВП я взял с сайта блумберга уже готовые и просто запихнул их в мой скрипт: