基于pyecharts，用柱形图和折线图在同一个坐标系展示表1数据

表1. 2014-2021年中国中医类医疗卫生机构诊疗量

年份（年）	诊疗量（万人次）	同比增速（%）
2014	87430	7.40
2015	90912	4.00
2016	96225	5.83
2017	101885	5.81
2018	107147	5.16
2019	116390	8.63
2020	105764	-9.13
2021	120215	13.66

代码如下：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line
x_years=["2014","2015","2016","2017","2018","2019","2020","2021"]

bar=(
    Bar()
    .add_xaxis(xaxis_data=x_years)       
   
    .add_yaxis(series_name="诊疗量（万人次）",
               y_axis=[87430,90912,96225,101885,107147,116390,105764,120215],
               

               label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),color="orange",z=2)  #  z的默认值为2，z小的图形会被z大的图形覆盖    
#    extend_axis() :扩展 X/Y 轴
     .extend_axis(
         
#        yaxis=opts.AxisOpts() :新增 Y 坐标轴配置项
        yaxis=opts.AxisOpts(
            name="同比增长速（%）",
            type_="value",
            min_=-20,
            max_=20,
            interval=10,        #interval：y轴数据之间的间隔
     
        )
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=" 2014-2021年中国中医类医疗卫生机构诊疗量",padding=[30,250]) 
        #padding：标题内边距,设置上下的内边距为 30，左右的内边距为 250
)
    
    #下列一句表示该数据项区域的样式图形的颜色透明度
    .set_series_opts(itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(opacity=0.5))#opacity:图形透明度。支持从 0 到 1 的数字，为 0 时不绘制该图形。
)
line=(
       Line()
       .add_xaxis(xaxis_data=x_years)
       .add_yaxis(series_name="同比增长速（%）",
                  y_axis=[7.40, 4.00, 5.83, 5.81, 5.16, 8.63, -9.13, 13.66], 
# 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
                  yaxis_index=1,##  第一条y轴索引为0，第二条y轴索引为1
                  symbol="triangle",          #symbol：特效图形的标记   triangle：三角形图形标记 
                  symbol_size=20,#图形标记大小
                  
#标记线样式为红色，线宽为3
                 linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="purple", width=3),

#标记图形的颜色为紫色
                 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="purple"),
                  
                  z=3)   #这里的Z比上面的z值大，所以折线图覆盖上面的柱形图形

        .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=" 2014-2021年中国中医类医疗卫生机构诊疗量",padding=[30,250])
)
)
# bar.render_notebook()
# 
bar.overlap(line).render_notebook()  #overlap:层叠多图

运行结果