matplotlib同时绘制折线图和柱状图的代码

在Python的matplotlib库中，你可以通过在同一图表上添加`plt.plot()`函数创建折线图，使用`plt.bar()`函数创建柱状图来实现两者并存。下面是一个简单的例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 6, 8, 10] # 折线图数据 y2 = [3, 6, 9, 12, 15] # 柱状图数据 # 创建新图形 fig, ax = plt.subplots() # 绘制折线图 ax.plot(x, y1, label='Line Chart', marker='o') # 使用'o'表示圆点标记 # 绘制柱状图 ax.bar(x, y2, width=0.5, label='Bar Chart') # 添加标题、轴标签和图例 ax.set_title('Line and Bar Plot') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') ax.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中，我们首先导入了`pyplot`模块并简称为`plt`。然后创建了一个新的图形，并分别给折线图和柱状图分配了各自的数据。最后设置了图表的标题、坐标轴标签以及图例，并显示了整个图表。

用pandas同时绘制折线图和柱状图的代码

在Python的Pandas库中，可以结合Matplotlib库来创建同时包含折线图和柱状图的复合图表。下面是一个简单的例子，假设我们有一个DataFrame `df`，其中一列是时间序列数据，另一列是对应的数值： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设 df 是这样的 DataFrame data = { 'time': ['2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05'], 'line_data': [10, 20, 30, 40, 50], 'bar_data': [5, 15, 25, 35, 45] } df = pd.DataFrame(data) # 创建折线图 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(df['time'], df['line_data'], label='Line Chart', marker='o') # 创建柱状图 ax2 = plt.twinx() #在同一坐标系上添加第二个y轴 ax2.bar(df['time'], df['bar_data'], color='tab:red', alpha=0.7) ax2.set_ylabel('Bar Chart') #给第二轴命名 # 添加标题和标签 plt.title('Line and Bar Chart') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Values') plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中，`plot()`函数用于绘制折线图，`twinx()`函数用于在同一坐标系上添加第二个y轴以绘制柱状图。每个部分都有自己的标签和颜色。

.Matplotlib 绘制图表← 绘制折线图绘制柱状图← 绘制饼图< 绘制散点图e

### 使用 Matplotlib 绘制折线图、柱状图、饼图和散点图 #### 折线图通过 `plt.plot()` 方法可以轻松创建折线图。以下是绘制折线图的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 创建折线图 plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='-', marker='o') # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例", fontsize=16) plt.xlabel("X轴", fontsize=12) plt.ylabel("Y轴", fontsize=12) # 显示图形 plt.show() ``` 此代码展示了如何使用颜色、线条样式以及标记来自定义折线图[^2]。 --- #### 柱状图 `plt.bar()` 或 `plt.barh()` 可用于绘制垂直或水平的柱状图。以下是一个简单的柱状图实现方法： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [3, 7, 2, 5] # 创建柱状图 plt.bar(categories, values, color=['red', 'green', 'blue', 'orange']) # 添加标题和标签 plt.title("柱状图示例", fontsize=16) plt.xlabel("类别", fontsize=12) plt.ylabel("数值", fontsize=12) # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码演示了如何为不同的柱子分配特定的颜色，并设置了图表的标题和坐标轴名称[^1]。 --- #### 饼图利用 `plt.pie()` 方法可生成饼图，适合用来表示比例关系的数据分布。下面是绘制饼图的一个例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 sizes = [25, 35, 20, 20] labels = ['苹果', '香蕉', '橙子', '葡萄'] # 创建饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']) # 设置圆形显示 plt.axis('equal') # 添加标题 plt.title("水果占比饼图") # 显示图形 plt.show() ``` 这里配置了自动百分比标注 (`autopct`) 和起始角度 (`startangle`) 来增强视觉效果[^3]。 --- #### 散点图借助 `plt.scatter()` 能够制作散点图，适用于表现两个变量之间的关系。如下所示的是一个基础版本的散点图构建方式： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 准备数据 np.random.seed(0) x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = np.random.rand(50) sizes = 1000 * np.random.rand(50) # 创建散点图 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis') # 添加标题和标签 plt.title("散点图示例", fontsize=16) plt.xlabel("X轴", fontsize=12) plt.ylabel("Y轴", fontsize=12) # 显示色彩映射条 plt.colorbar() # 显示图形 plt.show() ``` 该脚本还引入了透明度参数 (`alpha`) 和渐变色方案 (`cmap`) 提升美观程度[^4]。 ---

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matplotlib同时绘制折线图和柱状图的代码

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