使用matplotlib函数，利用数据表数据生成柱状图，横坐标为年份，纵坐标为人数(万)，每一年年份用不同颜色区分报名人数和录取人数

在Python中，你可以使用matplotlib库创建这种类型的柱状图，通常结合pandas数据处理库来处理表格数据。以下是一个简化的步骤示例：

首先，假设你已经有了一个包含年份、报名人数和录取人数的数据表df，其中年份列名是'year'，报名人数列名是'registrants'，录取人数列名是'admits'。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是你存储数据的DataFrame
if 'year' in df.columns and ('registrants' in df.columns and 'admits' in df.columns):
    # 分别提取报名人数和录取人数数据
    registrants = df['registrants']
    admits = df['admits']

    # 创建一个新的DataFrame，用于存储年份和对应的颜色
    colors = ['blue', 'red'] * len(registrants)  # 这里蓝色代表报名人数，红色代表录取人数
    years = df['year'].unique()

    # 创建两个柱状图，一个代表报名人数，一个代表录取人数
    fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 6))
    
    for i, (color, year, values) in enumerate(zip(colors, years, [registrants, admits])):
        ax[i].bar(years, values, color=color)
        ax[i].set_title(f"{year}: 报名人数 ({values.sum()}万人) vs 录取人数 ({sum(values)}万人)")
        ax[i].set_xlabel('年份')
        ax[i].set_ylabel('人数(万)')
        
    plt.show()

在这个例子中，我们创建了两个柱状图，并用列表`colors`和`years`分别指定每个年份的柱子颜色。记得替换实际的数据框和列名。