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  • 柱状图和折线图
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    2021-02-05 14:53:54

    1.Excel怎样把柱状图和折线图放在一起

    1、首先,我们打开PPT,点击上方选项卡的插入,选择图表。

    2、然后,选择一个柱状图,点击确定插入。

    3、然后选择一个系列,我们来把它变成折线图,点击选择系列2。

    4、选中之后,我们点击右键,下来菜单,选择更改系列图表类型。

    5、进入更改图表类型界面,我们选择一个需要的折线图,点击确定。

    6、确定之后,我们刚刚选中的那个系列2,就变成了折线图,是不是非常简单。

    7、同理,我们还可以把其他需要变成折线图的系列变成折线图,如图。这样,我们就有两个折线图和一个柱状图一起的图表了。

    8、我们知道了制作原理之后,接下来我们就根据实际的数据来填充,点击图表,右键下拉菜单,选择编辑数据。

    9、在编辑数据的excel里,我们把我们需要的数据填充上去,如果需要更多的系列,我们就拉动右下角的边框,拉动区域大小,可以拖大或者缩小,添加更多的系列。

    注意事项:我们这里,只能平面图里制作折线图和柱状图一起,不能更立体图来制作。

    2.EXCEL中如何把柱状图和线状图合并在一起

    材料/工具:Excel2010 1、输入数据来将要制表的数据输入Excel中! 2、插入图形!选中需要处理的数据,在【插入】中找到【图表自】点击小三角,打开图形 3、选择百柱状图。

    4、制作无标线图形。 5、点击横线,按delete,删除横线。

    6、选中一组数据,更改图表类型。点击图形,再出现的点上,点击右键度,选择【更改系列图表类型】 7、选择折线图类型。

    8、折线图,和柱形图就出现了。 9、设置坐标数据。

    选择曲线上的点,点击鼠标知右键,选择【数据类型】 10、选择【编道辑】 11、点击鼠标左键,拖动年份的数据。 。

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    编者按

    科研人SCI由洪堡学者,香港大学,中科院等多单位的博士团队联合打造,专注于科研论文写作和科研咨询,欢迎大家点击上方蓝字科研人SCI关注我们。

    SCI论文写作中折线图和柱状图的区别

    在SCI论文写作中,描述实验数据的时候我们常常会遇到选择使用柱状图还是折线图的问题。那么我们应该如何选择呢?首先我们必须清楚的是,折线图的横坐标必须是有递减关系的,比如时间的变化,浓度的变化,温度的变化等等。也就是说明纵坐标Y值是随着横坐标X的一种变化趋势,是不同时间点(温度等)的结果的连线。折线图的目的是为了让读者非常清楚的看到实验结果随着某个参数变化的趋势和走向。为的是突出和直观显示出某个重要参数对结果的影响。而柱状图的横坐标是相互独立的,比如几组独立的对照实验,不同样品之间的比较,与其他文献结果的比较等。 也就是说明 纵坐标Y 值是随着相对独立的横坐标X的一个结果,不同Y值没有相互的必然联系和递进关系 ,是不同的实验结果 。

           柱状图的目的是为了让读者非常清楚的对比不同实验的结果。为的是突出和直观显示出某个实验结果的优越性。

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    图片来源:https://www.elsevier.com/connect/11-steps-to-structuring-a-science-paper-editors-will-take-seriously

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    Python matplotlib:使用matplotlib绘制--柱状图和折线图的组合。

    废话不多说,直接上效果图和代码。

    b7e3a7ef6ada4d209ac6b0c7f3210643

    代码如下:

    #柱状图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    C1 = '#99CCFF'

    #C2 = '#CCFFFF'

    C2 = '#CCCCFF'

    C3 = "#6699CC"

    AAA = [227.74,165.24,146.42]

    BBB = [234.78,188.48,158.94]

    CCC = [284.83,200.33,162.23]

    #CNN_RLSTM = [0.9016,0.8636,0.9435]

    #x = ['REST','LAPT','AUTO']

    x = np.arange(3) #总共有几组,就设置成几,我们这里有三组,所以设置为3

    total_width, n = 0.8, 3 # 有多少个类型,只需更改n即可,比如这里我们对比了四个,那么

    #就把n设成4

    width = total_width / n

    x = x - (total_width - width) / 2

    '''

    #plt.bar用于绘制柱状图

    plt.bar(x, AAA, color = C2,width=width,label='AAA ') ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x + width, BBB, color = C1,width=width,label='BBB')

    plt.bar(x + 2 * width, CCC , color = C3,width=width,label='CCC')

    '''

    ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x, AAA, color = 'r',width=width,label='AAA ') ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x + width, BBB, color = 'y',width=width,label='BBB')

    plt.bar(x + 2 * width, CCC , color = 'k',width=width,label='CCC')

    #plt.bar(x + 3 * width, CNN_RLSTM , color = "g",width=width,label='CNN-RLSTM')

    plt.xlabel("LUT")

    plt.ylabel("Energy(KWh)")

    plt.legend(loc = "best")

    plt.xticks([0,1,2],['0.1','0.2','0.3'])

    my_y_ticks = np.arange(120, 300, 50)

    plt.ylim((150, 300))

    plt.yticks(my_y_ticks)

    AAA_plot = [2*0.16325,2* 0.13622, 2*0.11936]

    BBB_plot = [2*0.1752, 2*0.14554,2*0.13491]

    CCC_plot = [2*0.15599, 2*0.15473, 2*0.1956]

    ax2 = plt.twinx() # 用于绘制双Y轴,重点。

    '''

    ax2.plot(x + width, AAA_plot, color=C2)

    ax2.plot(x + width, BBB_plot, color=C1)

    ax2.plot(x + width, CCC_plot, color=C3)

    '''

    # 折线也可换颜色

    ax2.plot(x + width, AAA_plot, color='r')

    ax2.plot(x + width, BBB_plot, color='y')

    ax2.plot(x + width, CCC_plot, color='k')

    ax2.set_ylim([0, 0.4])

    my_y_ticks = np.arange(0, 0.4, 0.1)

    plt.ylim((0, 0.4))

    plt.yticks(my_y_ticks)

    plt.show()

    # 大功告成,谢谢观看。

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  • matplotlib同时画柱状图和折线图

    千次阅读 2021-12-14 16:30:57
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    设置窗口大小

    fig = plt.figure(figsize=(16, 5))

    设置子图

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    准备数据和标签

    data = [2806, 3155, 4768, 6321, 3260]
    l=[i for i in range(5)]
    s = float(sum(data))
    percent = [round(data[0] / s * 100, 1),round(data[1] / s * 100, 1),
               round(data[2] / s * 100, 1), round(data[3] / s * 100, 1), round(data[4] / s * 100, 1)]
    labels = ['180-189', '190-199', '200-209', '210-219', '220-229']

    画图

    # 画柱状图
    ax1.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels, color="deepskyblue", alpha=0.4)
    ax1.legend(loc=1)
    ax1.set_ylim([0, 8000])
    #设置y轴刻度间隔
    y_major_locator = plt.MultipleLocator(2000)     
    ax1.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
    
    ax1.set_xlabel('rpm')
    ax1.set_ylabel('time')
    #画折线图
    ax2 = ax1.twinx()
    ax2.set_ylim([0, 50])
    ax2.set_ylabel('占比 %')
    ax2.plot(percent, c="blue")
    for i,(_x,_y) in enumerate(zip(l,percent)):
        plt.text(_x-0.3, _y + 3, str(percent[i]) + "%",color='brown',fontsize=20,)  #将数值显示在图形上
    
    plt.show()

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空空如也

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