20. 常用图形绘制

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4.5))

# 子图1：纵向柱状图
axes[0].bar(df['省份'], df['GDP'], color='steelblue', edgecolor='black')
axes[0].set_title('中国GDP排名TOP5(柱状图)', fontsize=16)
axes[0].set_xlabel('省份', fontsize=16)
axes[0].set_ylabel('GDP(亿元)', fontsize=16)
axes[0].grid(axis='y', alpha=0.3)

# 子图2：横向条形图
axes[1].barh(df['省份'], df['GDP'], color='coral', edgecolor='black')
axes[1].set_title('中国GDP排名TOP5(条形图)', fontsize=16)
axes[1].set_xlabel('GDP(亿元)', fontsize=16)
axes[1].grid(axis='x', alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 3.7))

# 柱状图 + 数值标签
axes[0].bar(df['省份'], df['GDP'], color='steelblue', edgecolor='black')
axes[0].set_title('柱状图：数值标签在顶部', fontsize=16)
axes[0].set_ylabel('GDP(亿元)', fontsize=16)
for i, v in enumerate(df['GDP']):
    axes[0].text(i, v + 2000, f'{v:,}', ha='center', fontsize=16)

# 条形图 + 数值标签
axes[1].barh(df['省份'], df['GDP'], color='coral', edgecolor='black')
axes[1].set_title('条形图：数值标签在右侧', fontsize=16)
axes[1].set_xlabel('GDP(亿元)', fontsize=16)
for i, v in enumerate(df['GDP']):
    axes[1].text(v + 2000, i, f'{v:,}', va='center', fontsize=16)

plt.tight_layout()
plt.show()

import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(12, 4.2))

# 生成示例数据
np.random.seed(42)
x = np.arange(10)
y1 = np.random.randn(10).cumsum()
y2 = np.random.randn(10).cumsum() * 100

# 左y轴：收益率（蓝色）
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x, y1, 'b-', label='收益率', linewidth=2)
ax1.set_xlabel('时间', fontsize=16)
ax1.set_ylabel('收益率', fontsize=16, color='b')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')
ax1.legend(loc='upper left')

# 右y轴：成交量（红色）
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'r-', label='成交量', linewidth=2)
ax2.set_ylabel('成交量', fontsize=16, color='r')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')
ax2.legend(loc='upper right')

ax1.set_title('双轴图:收益率与成交量', fontsize=16)
plt.show()