今天遇上一个小的需求就是需要绘制双轴的图，这个之前使用excel的话是可以很快绘制出来的，但是基于代码实现的话好像还么怎么用过，所以这里研究了下，绘制好后，分享记录一下，首先看下数据：
主要是不同种类的编程开发相关的书籍的销售数据，首先加载数据：
# 数据加载workbook = xlrd.open_workbook(data, encoding_override="utf-8")table = workbook.sheets()[0]row_num, col_num = table.nrows, table.ncolsdata_list = []for i in range(0, row_num):one_list = []for j in range(0, col_num):try:one_list.append(table.cell_value(i, j))except Exception as e:one_list.append(0)data_list.append(one_list)print("data_list_length: ", len(data_list))
之后对读取的数据进行解析处理：
# 数据计算final = 0need_list = []for one_list in data_list:if one_list[0].strip() == book:cell = one_list[-1]try:date = datetime.datetime(*xldate_as_tuple(cell, 0))cell = date.strftime("%Y-%d-%m")except Exception as e:print("Exception: ", e)print("cell: ", cell)one_list[-1] = cellif cell.startswith(""):need_list.append(one_list)if cell.startswith("-12"):final = sum([int(one) for one in one_list[3:10]])else:passprint("need_list_length: ", len(need_list))for one_list in need_list:print(need_list)print("final: ", final)num_list = []for one_list in need_list:nums = [int(one) for one in one_list[3:10]]num_list.append([one_list[-1], sum(nums)])sorted_list = sorted(num_list, key=lambda e: e[0])print(sorted_list)x, y1, y2 = [], [], []for i in range(len(sorted_list)):x.append(i)y1.append(sorted_list[i][1])if i == 0:try:y2.append((sorted_list[i][1] - final) / final)except:y2.append(0)else:y2.append((sorted_list[i][1] - sorted_list[i - 1][1]) / sorted_list[i - 1][1])
最后是结果数据的可视化：
# 绘图fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor="#00E5EE")# 字体使用楷体plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["STKAITI"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 设置背景色plt.rcParams["axes.facecolor"] = "#cc00ff"ax1 = fig.add_subplot(111)plt.title("《Python数据分析与应用》环比增长情况", color="r", fontsize=25, y=1.04)plt.xticks(x,["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"],color="b",fontsize=20,)plt.xlabel("月份", color="b", fontsize=20)plt.ylabel("全国销量（册）", color="b", fontsize=20)ax1.bar(x, y1, color="#33ff66", label="left")# 增加一条坐标轴ax2 = ax1.twinx()ax2.plot(x, y2, color="#3399ff", linestyle="--", marker="o", linewidth=2)ax2.set_ylabel("增长率", color="b", fontsize=20)ax2.tick_params(axis="y", color="green", labelsize=20, labelcolor="#B22222")for a, b in zip(x, y2):plt.text(a, b + 0.02, "%.2f" % b, ha="center", va="bottom", fontsize=20, color="red")plt.show()
我们看下效果图：
看上去有点花里胡哨，当然了也可以去掉不需要的背景色：
这样看上去就好多了，可以看到：这里主要是做了一个简单的可视化，分析某种书籍的各个月份的销量情况，同时绘制了增长率的折线图，左轴和右轴的刻度也是不一样的。
