使用python的seaborn绘制折线图与柱状图的组合图

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前言

今天入职，小组长给我们布置了数据可视化的作业，让大家浏览一个可视化系统，然后找到三个结论，其实很简单，但是自己又拓展一点。然后需要画一个折线图与柱状图的组合图，下面是我的代码和结果。

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代码

# -*- coding: utf-8 -*-import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置-黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题sns.set(font='SimHei', style='white', )  # 解决Seaborn中文显示问题# 取出作图的数据y1 = [4088, 2451, 3896, 2921, 3116, 3189, 2697, 1380] # 发病数y2 = [30, 15, 20, 24, 20, 16, 6, 4]   #死亡数x = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]# 设置图形大小plt.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 8.0)fig = plt.figure()# 画柱形图ax1 = fig.add_subplot(111)ax1.set_ylim([0, 4500])ax1.bar(x, y1, alpha=0.7, color='k')ax1.set_ylabel(u'发病数', fontsize='20')# ax1.set_xlabel(u'年份', fontsize='20')ax1.tick_params(labelsize=15)for i, (_x, _y) in enumerate(zip(x, y1)):    plt.text(_x, _y, y1[i], color='black', fontsize=20, ha='center', va='bottom')  # 将数值显示在图形上# ax1.set_title(u'2011-2018年中国疟疾发病数与死亡数', fontsize='20')# 画折线图ax2 = ax1.twinx()  # 组合图必须加这个ax2.set_ylim([0, 35])      ax2.plot(x, y2, 'r', ms=10, lw=3, marker='o') # 设置线粗细，节点样式ax2.set_ylabel(u'死亡数', fontsize='20')sns.despine(left=True, bottom=True)   # 删除坐标轴，默认删除右上ax2.tick_params(labelsize=15)for x, y in zip(x, y2):   # # 添加数据标签    plt.text(x, y-2.5, str(y), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)plt.savefig(r'F:\学习文档\20190723 数据可视化\1.png', dpi=1000, bbox_inches='tight')plt.show()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424312345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243

结果

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