Matplotlib -在条形图上覆盖折线图并对齐yticks

Matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以用于创建各种类型的图表，包括条形图和折线图。在条形图上覆盖折线图并对齐yticks可以通过以下步骤实现：

1. 导入Matplotlib库和相关模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1. 创建条形图和折线图的数据：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # x轴数据
y1 = np.array([10, 15, 7, 12, 9])  # 条形图的y轴数据
y2 = np.array([20, 18, 25, 22, 19])  # 折线图的y轴数据

1. 创建条形图和折线图：

fig, ax1 = plt.subplots()  # 创建一个图形和一个子图

# 绘制条形图
ax1.bar(x, y1, color='b', alpha=0.7)  # 设置条形图的颜色和透明度
ax1.set_ylabel('Bar Chart')  # 设置y轴标签

# 创建第二个y轴，并绘制折线图
ax2 = ax1.twinx()  # 创建第二个y轴
ax2.plot(x, y2, 'r--', marker='o')  # 绘制折线图
ax2.set_ylabel('Line Chart')  # 设置第二个y轴的标签

# 对齐yticks
ax1.set_yticks(np.arange(0, max(y1)+1, 5))  # 设置条形图的yticks
ax2.set_yticks(np.arange(0, max(y2)+1, 5))  # 设置折线图的yticks

# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('X')
plt.title('Bar Chart with Line')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了Matplotlib库和numpy模块。然后，创建了条形图和折线图的数据，其中x轴数据为1到5，y1和y2分别为条形图和折线图的y轴数据。

接下来，我们使用plt.subplots()创建了一个图形和一个子图。在子图上，使用ax1.bar()绘制了条形图，并使用ax1.set_ylabel()设置了条形图的y轴标签。然后，使用ax1.twinx()创建了第二个y轴，并使用ax2.plot()绘制了折线图，并设置了折线图的样式。使用ax2.set_ylabel()设置了第二个y轴的标签。

最后，使用ax1.set_yticks()和ax2.set_yticks()分别对齐了条形图和折线图的yticks。通过np.arange()函数生成了合适的yticks范围。

最后，使用plt.xlabel()设置x轴标签，使用plt.title()设置图表标题，并使用plt.show()显示图形。

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