怎么实现价格和评分对比，实现性价比的图，用Pyecharts ，最好是组合图

要实现价格和评分对比的性价比图，可以使用 Pyecharts 中的组合图（Mixed Chart），同时包含柱状图和折线图。具体步骤如下：

1. 从数据源中获取需要的数据，包括小区名称、价格和评分。

2. 对价格和评分进行归一化处理，以便进行对比。

3. 使用 `Bar()` 创建柱状图，并添加价格和评分的数据。

4. 使用 `Line()` 创建折线图，添加性价比的数据，即评分除以价格的值。

5. 使用 `overlap()` 方法将柱状图和折线图组合在一起。

6. 设置全局配置，包括标题、图例、X 轴和 Y 轴名称等。

7. 最后将组合图渲染出来。

下面是示例代码，供参考：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line

# 获取数据源
data = [
    {"小区名": "小区1", "价格": 2000, "评分": 4.5},
    {"小区名": "小区2", "价格": 2500, "评分": 4.8},
    {"小区名": "小区3", "价格": 3000, "评分": 4.2},
    {"小区名": "小区4", "价格": 1800, "评分": 4.6},
    {"小区名": "小区5", "价格": 2200, "评分": 4.9},
]

# 对价格和评分进行归一化处理
prices = [d["价格"] for d in data]
prices = [(p - min(prices)) / (max(prices) - min(prices)) for p in prices]
scores = [d["评分"] for d in data]
scores = [(s - min(scores)) / (max(scores) - min(scores)) for s in scores]

# 计算性价比
cp_ratios = [scores[i] / prices[i] for i in range(len(data))]

# 创建柱状图和折线图，并设置数据
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis([d["小区名"] for d in data])
    .add_yaxis("价格", prices)
    .add_yaxis("评分", scores)
)

line = (
    Line()
    .add_xaxis([d["小区名"] for d in data])
    .add_yaxis("性价比", cp_ratios, yaxis_index=1)
)

# 将柱状图和折线图添加到同一个图表中
mixed_chart = bar.overlap(line)

# 设置全局配置
mixed_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="小区性价比对比图"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="5%"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="小区名称"),
    yaxis_opts=[
        opts.AxisOpts(name="价格"),
        opts.AxisOpts(
            name="性价比",
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"),
        ),
    ],
)

# 显示图表
mixed_chart.render()

在上面的示例中，我们首先从数据源中获取了需要的数据，并对价格和评分进行了归一化处理。然后，使用 `Bar()` 创建了柱状图，并添加了价格和评分的数据；使用 `Line()` 创建了折线图，并添加了性价比的数据（即评分除以价格的值）。最后，使用 `overlap()` 方法将柱状图和折线图组合在一起，设置了全局配置，包括标题、图例、X 轴和 Y 轴名称等，并将组合图渲染出来。