根据上面近几年就业人数数据画一个柱状图和线型图结合的图形的代码

时间: 2024-02-24 21:55:51 浏览: 40
好的,假设你已经将数据存储在名为`data.csv`的CSV文件中。以下是使用Python中的matplotlib库绘制柱状图和线型图结合的图形的示例代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 绘制柱状图 plt.bar(df['Year'], df['Number of employed']) # 绘制线型图 plt.plot(df['Year'], df['Average salary'], color='red') # 添加标题和标签 plt.title('Employment and salary trend') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Number of employed / Average salary') # 显示图形 plt.show() ``` 这个代码将绘制一个柱状图和一个线型图,其中柱状图显示近几年就业人数,线型图显示近几年平均工资。你可以根据你的实际需求修改代码来更改图形样式、添加图例等。
相关问题

要柱状图和线型图结合

好的,下面是一个绘制柱状图和线型图结合的代码示例: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 绘制柱状图 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(df['Year'], df['Number of employed'], color='tab:blue') ax1.set_xlabel('Year') ax1.set_ylabel('Number of employed', color='tab:blue') ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue') # 绘制线型图 ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(df['Year'], df['Average salary'], color='tab:red') ax2.set_ylabel('Average salary', color='tab:red') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:red') # 添加标题和标签 plt.title('Employment and salary trend') plt.show() ``` 这个代码将绘制一个柱状图和一个线型图,其中柱状图显示近几年就业人数,线型图显示近几年平均工资。你可以根据你的实际需求修改代码来更改图形样式、添加图例等。

用pathon画一个三组数据柱状图代码

可以使用 Matplotlib 库在 Python 中绘制三组数据的柱状图。以下是一个简单的代码示例: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 定义三组数据 data1 = [10, 20, 30] data2 = [15, 25, 35] data3 = [5, 15, 25] # 设置柱状图的位置和宽度 bar_width = 0.2 bar1_x = [1, 2, 3] bar2_x = [x + bar_width for x in bar1_x] bar3_x = [x + bar_width for x in bar2_x] # 绘制柱状图 plt.bar(bar1_x, data1, color='red', width=bar_width, label='Data 1') plt.bar(bar2_x, data2, color='blue', width=bar_width, label='Data 2') plt.bar(bar3_x, data3, color='green', width=bar_width, label='Data 3') # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Data Groups') plt.ylabel('Data Values') plt.title('Three Data Groups') # 添加图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() ``` 在这段代码中,我们首先导入了 Matplotlib 库,并定义了三组数据。然后,我们设置了柱状图的位置和宽度,并使用 `plt.bar` 函数绘制了三组数据的柱状图。最后,我们设置了坐标轴标签和标题,添加了图例,并使用 `plt.show` 函数显示图表。

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