最近在写一些报告，要用到不少表格和图，一开始不知道如何画柱状图和折线图的结合体，查了一番后搞定，记录下，以备日后翻阅。

以GDP的数据为例说明：

1、在word中插入一张柱状图表，会自动生成一个excel，用来填写数据，如下图所示：



根据自己的需求修改名称和数值，修改后会动态反映到word中图表上，很直观，如下图所示：



这时都是以柱状图的形式出现，都是在主坐标轴中。

2、修改 “国内生产总值增长率（%） ”的图表类型

在word里面图中，单独选中“国内生产总值增长率（%） ”，按右键，弹出右键菜单中选择“更改系列图表类型”，在弹出的窗口中选择折线图，如下图所示：



3、修改 “国内生产总值增长率（%） ”的坐标系

同样，在word里面图中，单独选中“国内生产总值增长率（%） ”，按右键，弹出右键菜单中选择“设置数据系列格式”，在弹出的窗口中选择次坐标轴，如下图所示：



 

修改完成后，最终想要的效果图就出来了，如下图所示：



 

Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python？！
可是刚一开始学我就遇到了难题----数据分析！听起来很高大上，有没有？
想要做爬虫，就得先学会使用数据分析工具，制作图表这是最基本的。网上发现一个讲Python做柱状图和折线图的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~
如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python可视化模块详细解析，
Python 数据分析
李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可，经过多次再版，已被多家高校选作教材。上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章 数据分析
鉴于大家都有学习Python的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了3.4W的五星好评。
这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了，对我学习Python有着莫大的帮助，在京东上也常常"断货"，这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。
《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材，由图书作者李刚亲自操刀讲解；上手门槛低，可作为0基础掌握Python教材；书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习！
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代码如下import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#构造数据
N = 10
ind = np.arange(N)
bars = np.random.randn(N)
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
#新建左侧纵坐标画板
fig, ax1 = plt.subplots()
#画柱状图
ax1.bar(ind, bars, alpha=0.3)
ax1.set_xlabel('$x$')
#显示左侧纵坐标
ax1.set_ylabel('bar', color='b')
[tl.set_color('b') for tl in ax1.get_yticklabels()]
#新建右侧纵坐标画板
ax2 = ax1.twinx()
#画曲线
ax2.plot(t, np.sin(0.25*np.pi*t), 'r-')
#显示右侧纵坐标
ax2.set_ylabel('sin', color='r')
[tl.set_color('r') for tl in ax2.get_yticklabels()]
plt.show()
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kym1990
2019-09-23 13:05

                    
                  
　　上面是效果图，看着很不错吧，主要的问题在于用XTickLabel设置横坐标时候，横坐标会扩展，就是说如果label是[1 2 3]，咱就做了三组试验，参数分别是 1 2 3，但是显示是1 2 3 1 2 3 1 2.。。。扩展了，不是需要的，如何解决呢？
　　同时设置XTickLabel和XTick，只需要长度一直，显示结果便是XTickLabel的；画折线图的时候也可以这样，还可以， plot(x,res(:,i)),x = [ 5 10 15 20 25]。
 

clc
clear all
y=[0.32 0.68;
    0.82 0.18; 
    0.84 0.16; 
    1 0; 
    1 0; 
    1 0];
b=bar(y);
grid on;
hold on
set(gca,'XGrid','off');
ch = get(b,'children');
set(gca,'XTickLabel',{'100','200','300','400','500','600'});
% set(ch,'FaceVertexCData',[1 0 1;0 0 0;])

% set(gca,'YTick',1:1:11);
set(gca,'YTickLabel',{'0%','10%','20%','30%','40%','50%','60%','70%','80%','90%','100%'});
legend('最优结果','非最优结果');
xlabel('种群规模');
ylabel('优化结束百分数');