python如何画折线图和柱状图的组合

Python如何画折线图和柱状图的组合

使用Python绘制折线图和柱状图的组合可以通过matplotlib和pandas库实现、需要分别定义折线图和柱状图的数据、将两者绘制在同一张图上。下面将详细介绍如何在Python中绘制折线图和柱状图的组合。

一、安装和导入所需的库

在开始绘图之前，我们需要确保已安装matplotlib和pandas库。可以通过以下命令安装：

pip install matplotlib pandas

然后在代码中导入这些库：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

二、准备数据

我们需要准备绘图所需的数据。数据可以来自CSV文件、数据库或手动定义的列表。为了简单起见，我们将使用手动定义的数据。

data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
    'Sales': [150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 650, 700],
    'Profit': [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130]
}
df = pd.DataFrame(data)

三、绘制柱状图和折线图

在同一张图上绘制柱状图和折线图可以通过使用双轴（twinx）来实现。下面的代码展示了如何实现这一点：

fig, ax1 = plt.subplots()
绘制柱状图
ax1.bar(df['Month'], df['Sales'], color='b', alpha=0.7)
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales', color='b')
创建第二个y轴
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['Month'], df['Profit'], color='r', marker='o')
ax2.set_ylabel('Profit', color='r')
plt.title('Sales and Profit Over Months')
plt.show()

详细描述：

创建双轴图： twinx()方法允许我们在同一个x轴上创建第二个y轴，从而可以在一张图上展示两种不同的数据类型。
绘制柱状图： 使用ax1.bar()方法绘制柱状图，并设置x轴和y轴的标签以及颜色。
绘制折线图： 使用ax2.plot()方法绘制折线图，并设置y轴的标签和颜色。
显示图表： 使用plt.show()方法显示最终的图表。

四、优化图表

为了使图表更具可读性和美观性，我们可以进行一些优化。

1、添加网格线和图例

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.bar(df['Month'], df['Sales'], color='b', alpha=0.7, label='Sales')
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales', color='b')
ax1.grid(True)
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['Month'], df['Profit'], color='r', marker='o', label='Profit')
ax2.set_ylabel('Profit', color='r')
ax2.grid(False)  # 只显示一个网格线
fig.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.1,0.9))
plt.title('Sales and Profit Over Months')
plt.show()

在这个示例中，我们使用ax1.grid(True)启用了网格线，并通过fig.legend()方法添加了图例。

2、调整图表尺寸和字体

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax1.bar(df['Month'], df['Sales'], color='b', alpha=0.7, label='Sales')
ax1.set_xlabel('Month', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('Sales', color='b', fontsize=12)
ax1.grid(True)
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['Month'], df['Profit'], color='r', marker='o', label='Profit')
ax2.set_ylabel('Profit', color='r', fontsize=12)
ax2.grid(False)
fig.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.1,0.9))
plt.title('Sales and Profit Over Months', fontsize=14)
plt.show()

在这个示例中，我们通过figsize参数调整了图表的尺寸，并通过fontsize参数调整了标签和标题的字体大小。

3、添加数据标签

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
bars = ax1.bar(df['Month'], df['Sales'], color='b', alpha=0.7, label='Sales')
ax1.set_xlabel('Month', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('Sales', color='b', fontsize=12)
ax1.grid(True)
添加数据标签
for bar in bars:
    yval = bar.get_height()
    ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, yval + 5, int(yval), ha='center', va='bottom')
ax2 = ax1.twinx()
lines = ax2.plot(df['Month'], df['Profit'], color='r', marker='o', label='Profit')
ax2.set_ylabel('Profit', color='r', fontsize=12)
ax2.grid(False)
添加数据标签
for i in range(len(df['Month'])):
    ax2.text(df['Month'][i], df['Profit'][i] + 5, df['Profit'][i], color='r', ha='center')
fig.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.1,0.9))
plt.title('Sales and Profit Over Months', fontsize=14)
plt.show()

在这个示例中，我们通过ax1.text()和ax2.text()方法添加了柱状图和折线图的数据标签。

五、总结

在Python中绘制折线图和柱状图的组合非常简单且灵活。我们可以使用matplotlib库的bar()和plot()方法在同一张图上绘制柱状图和折线图。同时，通过使用twinx()方法，我们可以创建双轴图，从而在同一x轴上显示两种不同类型的数据。通过适当的优化和调整，我们可以使图表更加美观和易读。希望这篇文章对你在Python中绘制组合图表有所帮助。

python如何画折线图和柱状图的组合

绘制柱状图

创建第二个y轴

1、添加网格线和图例

2、调整图表尺寸和字体

3、添加数据标签

添加数据标签

添加数据标签

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