如何使用 Python 绘制主次折线图
在数据分析和可视化中，折线图是展示数据变化趋势的重要工具，特别是在时间序列分析中。本文将带你一步一步学习如何在 Python 中绘制主次折线图。我们将使用 matplotlib 库，下面是整个过程的流程概述。
流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装 matplotlib 库 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 创建主图 |
| 5 | 添加次图 |
| 6 | 定制图表 |
| 7 | 显示图表 |
详细步骤
第一步：安装 matplotlib 库
首先，如果你还没有安装 matplotlib ，可以使用以下命令安装：
pip install matplotlib
第二步：导入所需库
在使用 matplotlib 之前，我们需要导入该库以及其他工具，例如 numpy 来生成数据。
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库
import numpy as np # 导入数值计算库
第三步：准备数据
我们先生成一些样本数据，作为绘制折线图的基础。这里我们用 numpy 生成时间序列数据。
# 生成月份数组
months = np.arange(1, 13)
# 生成主图数据（示例：某产品的销售额）
sales = np.random.randint(100, 500, size=12)
# 生成次图数据（示例：市场趋势线）
trend = (sales + np.random.randint(-50, 50, size=12)) # 模拟趋势线
第四步：创建主图
我们先绘制主图，展示销售额的变化。
fig, ax1 = plt.subplots() # 创建一个图形和一组子图
# 绘制主图
ax1.plot(months, sales, 'b-', label='Sales', marker='o') # 'b-'表示蓝色实线
ax1.set_xlabel('Months') # X轴标签
ax1.set_ylabel('Sales', color='b') # Y轴标签，设置为蓝色
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b') # 设置Y轴刻度颜色
第五步：添加次图
在主图上添加次图，用不同的格式展示市场趋势。
ax2 = ax1.twinx() # 创建一个与主轴共享X轴的次轴
# 绘制次图
ax2.plot(months, trend, 'r--', label='Market Trend', marker='x') # 'r--'表示红色虚线
ax2.set_ylabel('Market Trend', color='r') # Y轴标签，设置为红色
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r') # 设置Y轴刻度颜色
第六步：定制图表
我们可以设置图例来区分主图和次图。
fig.tight_layout() # 自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
ax1.legend(loc='upper left') # 主图图例位置
ax2.legend(loc='upper right') # 次图图例位置
plt.title('Sales and Market Trend Over a Year') # 图表标题
第七步：显示图表
最后，我们用 plt.show() 来展示我们的折线图。
plt.show() # 显示图表
总结
使用 Python 的 matplotlib 库，你可以轻松地绘制主次折线图，通过共享 X 轴来比较两组数据的趋势。上述步骤从安装、导入库，到准备数据、绘制图表，再到定制和显示图表，完整地覆盖了整个绘图过程。
ER 图示例
在数据可视化中，理解数据之间的关系也非常重要，这里给出一个简单的 ER图 供参考。
erDiagram
Sales {
integer ID
integer Amount
date Month
}
MarketTrend {
integer ID
integer TrendValue
date Month
}
Sales ||--o{ MarketTrend : has
通过本教程，您已经学会了如何在 Python 中绘制折线图，特别是主次折线图的实现方法。希望对您的数据分析项目有所帮助！
