Python 画图：条形和折线一起
作为一名经验丰富的开发者，你将会教导一位刚入行的小白如何使用Python来画出同时包含条形和折线图的数据可视化图表。在本篇文章中，我将为你展示整个流程，包括所需的代码和每一步的详细说明。
步骤概述
首先，我们来总结一下整个流程的步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 准备数据 |
| 步骤3 | 绘制条形图 |
| 步骤4 | 绘制折线图 |
| 步骤5 | 合并图表 |
| 步骤6 | 添加图例和标签 |
| 步骤7 | 显示图表 |
接下来，我们将详细说明每一步需要做什么，并提供相应的代码。
步骤1：导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库，这些库将帮助我们实现画图功能。在这个例子中，我们将使用matplotlib库来绘制图表，使用numpy库来处理数据。使用以下代码导入这些库：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
步骤2：准备数据
在这一步中，我们需要准备数据，即条形图和折线图所需的数据。举个例子，我们将使用以下数据：
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # x轴数据
y1 = np.array([10, 12, 15, 14, 16]) # 条形图数据
y2 = np.array([5, 8, 6, 9, 7]) # 折线图数据
步骤3：绘制条形图
在这一步中，我们将使用plt.bar()函数来绘制条形图。该函数接受x轴数据和y轴数据作为参数，并返回一个BarContainer对象，我们可以使用它来设置条形图的属性。使用以下代码绘制条形图：
plt.bar(x, y1, label='Bar Chart') # 绘制条形图
步骤4：绘制折线图
在这一步中，我们将使用plt.plot()函数来绘制折线图。该函数接受x轴数据和y轴数据作为参数，并返回一个Line2D对象，我们可以使用它来设置折线图的属性。使用以下代码绘制折线图：
plt.plot(x, y2, label='Line Chart') # 绘制折线图
步骤5：合并图表
在这一步中，我们将使用plt.subplots()函数来创建一个包含多个子图的图表。我们可以通过指定nrows和ncols参数来确定子图的布局。使用以下代码合并条形图和折线图：
fig, ax = plt.subplots() # 创建图表和子图
步骤6：添加图例和标签
在这一步中，我们将为图表添加图例和标签，以便更好地解释图表的含义。使用以下代码添加图例和标签：
ax.legend() # 添加图例
ax.set_xlabel('X Axis') # 添加x轴标签
ax.set_ylabel('Y Axis') # 添加y轴标签
步骤7：显示图表
最后一步是显示图表。我们使用plt.show()函数来显示图表。使用以下代码显示图表：
plt.show() # 显示图表
完整代码
下面是整个流程的完整代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # x轴数据
y1 = np.array([10, 12, 15, 14, 16]) # 条形图数据
y2 = np.array
