用pyecharts模块做柱形图和折线图

opts.AxisOpts是pyecharts库中的一个类，用于配置ECharts图表的坐标轴选项。你可以通过实例化这个类，并传入相应的参数来设置坐标轴的各种属性，如名称、类型、刻度线样式、标签等。常用的opts.AxisOpts属性：

type: 坐标轴类型，可选值有：'category'（适用于离散的类目数据），'value'（适用于连续数据），'time'（时间轴），'log'（对数轴）等。
name: 坐标轴名称。
nameLocation: 坐标轴名称的位置，可选值有：'start'（坐标轴起始位置），'middle'（坐标轴中间位置），'end'（坐标轴结束位置）。
nameTextStyle: 坐标轴名称的文字样式。
nameGap: 坐标轴名称与轴线之间的距离。
min: 最小值。
max: 最大值。
interval: 刻度之间的间距。
splitLine: 分隔线的配置项。
axisLine: 坐标轴线的配置项。
axisTick: 坐标轴刻度的配置项。
 

#导入所需要的库
import pyecharts.options as opts  
from pyecharts.charts import Bar, Line  
 
# 数据准备
x_data = ["2014","2015","2016","2017","2018","2019","2020","2021", ]
 
bar = (
    # 创建Bar图表实例
    Bar()
    # 添加X轴数据
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    # 添加Y轴数据（诊疗量）
    .add_yaxis(
        series_name="诊疗量",
        y_axis=[87430,90912,96225,101885,107147,116390,105764,120215],
        color = 'orange',   #设置颜色
    )
 
    # 扩展Y轴，添加第二个Y轴
    .extend_axis(
        yaxis=opts.AxisOpts(
            type_="value",   #设置类型
            min_=-20,      #设置y轴刻度标签的范围
            max_=20,
            name = '诊疗量（同比增速（%）',
            interval=10,   #设置刻度间隔
            
        )
    )
    # 设置全局选项，包括Y轴、标题和图例等
    .set_global_opts(
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            min_=0,     #设置y轴刻度标签的范围
            max_=150000,    #设置类型
            name = '诊疗量（万人次）',
            interval=50000,  #设置刻度间隔
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2014-2021年中国中医类医疗卫生机构诊疗量", pos_left="center", pos_top="top"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='40%', pos_bottom='90%'),
    )
)
 
line = (
    # 创建Line图表实例
    Line()
    # 添加X轴数据
    .add_xaxis(x_data)
    # 添加Y轴数据（同比增速）
    .add_yaxis(
        "同比增速(%)",
        [7.40, 4.00, 5.83, 5.81, 5.16, 8.63, -9.13, 13.66],
        z=2,   #图表显示层级
        symbol='triangle',  # 设置标记图形为三角形
        symbol_size=20,  # 设置标记图形大小
        yaxis_index=1,  # 设置Y轴索引为1（使用第二个Y轴）
        color="Magenta",   #设置颜色
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)  # 隐藏标签
    )
)
bar.overlap(line)  #将line图表渲染到bar图表
bar.render_notebook()   #渲染bar图表到notebook

成果