在Python中创建“相对”和“分组”图表的组合

，可以使用一些常用的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn。

Matplotlib是一个功能强大的绘图库，可以创建各种类型的图表。要创建相对和分组图表的组合，可以使用Matplotlib的子图功能。首先，导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，创建一个包含相对和分组图表的子图。可以使用plt.subplots()函数创建一个包含多个子图的图表，并指定子图的布局。例如，创建一个包含2行1列的子图布局：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)

然后，可以在每个子图上绘制相对和分组图表。根据具体需求选择合适的图表类型，如柱状图、折线图等。以下是一个示例，分别在两个子图上绘制相对和分组的柱状图：

# 相对图表
relative_data = [10, 20, 30, 40, 50]
ax1.bar(range(len(relative_data)), relative_data)
ax1.set_title('Relative Chart')

# 分组图表
group_data1 = [15, 25, 35, 45, 55]
group_data2 = [20, 30, 40, 50, 60]
group_width = 0.35
ax2.bar(range(len(group_data1)), group_data1, width=group_width, label='Group 1')
ax2.bar([x + group_width for x in range(len(group_data2))], group_data2, width=group_width, label='Group 2')
ax2.set_title('Grouped Chart')
ax2.legend()

最后，使用plt.show()函数显示图表：

plt.show()

Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图表绘制功能。要创建相对和分组图表的组合，可以使用Seaborn的柱状图和折线图功能。首先，导入Seaborn库：

import seaborn as sns

接下来，使用Seaborn的柱状图和折线图函数绘制相对和分组图表。以下是一个示例，分别绘制相对和分组的柱状图和折线图：

# 相对图表
relative_data = [10, 20, 30, 40, 50]
sns.barplot(x=range(len(relative_data)), y=relative_data)
plt.title('Relative Chart')

# 分组图表
group_data1 = [15, 25, 35, 45, 55]
group_data2 = [20, 30, 40, 50, 60]
sns.barplot(x=range(len(group_data1)), y=group_data1, color='blue', alpha=0.5, label='Group 1')
sns.lineplot(x=range(len(group_data2)), y=group_data2, color='red', marker='o', label='Group 2')
plt.title('Grouped Chart')
plt.legend()

最后，使用plt.show()函数显示图表：