Python基于Matplotlib实现双Y轴绘图——图书销售数据可视化分析

          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.ncols
data_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
final2018 = 0
need_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] = cell
        if cell.startswith("2019"):
            need_list.append(one_list)
        if cell.startswith("2018-12"):
            final2018 = sum([int(one) for one in one_list[3:10]])
    else:
        pass
print("need_list_length: ", len(need_list))
for one_list in need_list:
    print(need_list)
print("final2018: ", final2018)
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] - final2018) / final2018)
        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》2019年环比增长情况", 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", line, 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。