<think>我们有两个数据集：一个是按年龄分组的平均年代数据，另一个是每个年龄组的人数。需求：1.以年龄组（如20-29,30-39等）为X轴。2.绘制三条折线图，分别代表三列年代数据（2015.833,2017.6667等），且每个数据点的样式不同（比如不同形状）。3.同时绘制一个柱状图，表示每个年龄组的人数（15,113,235,412,365,279,58）。由于数值范围差异大，使用双Y轴，即左侧Y轴为年代（折线图），右侧Y轴为数量（柱状图）。4.图例需要清晰标注。步骤：-我们将使用matplotlib库来实现。-首先，我们需要准备数据。给定的数据分为两个部分：第一块（折线图数据）：年龄组:['20-29','30-39','40-49','50-59','60-69','70-79','80-91']数据1:[2015.833,2011.617,2007.228,2004.273,1997.333,1984.883,1975.692]数据2:[2017.6667,2014.5,2012.364,2009.358,2003.454,1994.932,1989.833]数据3:[2014.8,2013.556,2007.549,2004.273,1996.104,1984.154,1977.857]数据4（单独一列年代，似乎是另一条折线）:[2015,2010,2003,1997,1992,1987,1970]注意：题目中提到了“各个折线图点的样式不同”，我们将会为每条折线设置不同的标记（marker）。第二块（柱状图数据）：数量:[15,113,235,412,365,279,58]-我们将年龄组作为X轴的标签。注意，这里有7个年龄组。-由于柱状图的数据范围（最大412）与折线图的数据范围（约1970-2018）差异很大，因此采用双Y轴。-具体步骤：1.创建图形和第一个坐标轴（用于折线图）。2.在第一个坐标轴上绘制4条折线（因为有4列年代数据）。3.创建第二个坐标轴，共享相同的X轴，但Y轴在右侧，用于柱状图。4.在第二个坐标轴上绘制柱状图。5.设置图例，分别说明折线和柱状图。代码实现：我们将使用plt.subplots创建图形和第一个坐标轴，然后用twinx()创建第二个坐标轴。注意：由于题目要求四条折线（但原始数据给了四个年代列），所以我们将绘制四条折线。但是，观察数据，原始数据中第四列年代数据是单独一列，并没有与其他三列在同一行上对齐？不过根据题目给出的格式，实际上是每行对应一个年龄组，因此四个年代列都是7个数据点。让我们明确一下数据：年龄组=['20-29','30-39','40-49','50-59','60-69','70-79','80-91']line1=[2015.833,2011.617,2007.228,2004.273,1997.333,1984.883,1975.692]line2=[2017.6667,2014.5,2012.364,2009.358,2003.454,1994.932,1989.833]line3=[2014.8,2013.556,2007.549,2004.273,1996.104,1984.154,1977.857]line4=[2015,2010,2003,1997,1992,1987,1970]（注意：这里最后一个1970，而line1最后一个1975.692，所以是四个不同的数据序列）柱状图数据：bar_data=[15,113,235,412,365,279,58]我们将用四个不同的折线标记来区分它们。标记可选：['o','s','^','D']等（圆形，方形，三角形，菱形）此外，为了在双Y轴情况下正确显示图例，我们需要分别收集折线的图例句柄和柱状图的图例句柄。代码：</think>
以下是一个完整的 Python 实现方案，使用 Matplotlib 创建双Y轴图表（折线图 + 柱状图），并处理你提供的数据：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置全局字体和图表尺寸
plt.rcParams.update({'font.size': 10})
plt.figure(figsize=(12, 8))
# 输入数据
age_groups = ['20-29', '30-39', '40-49', '50-59', '60-69', '70-79', '80-91']
line1 = [2015.833, 2011.617, 2007.228, 2004.273, 1997.333, 1984.883, 1975.692]
line2 = [2017.6667, 2014.5, 2012.364, 2009.358, 2003.454, 1994.932, 1989.833]
line3 = [2014.8, 2013.556, 2007.549, 2004.273, 1996.104, 1984.154, 1977.857]
line4 = [2015, 2010, 2003, 1997, 1992, 1987, 1970]
bar_data = [15, 113, 235, 412, 365, 279, 58]
x = np.arange(len(age_groups)) # X轴位置
# 创建主坐标轴（用于折线）
ax1 = plt.gca()
# 绘制四条折线（不同样式和颜色）
line1_plot, = ax1.plot(x, line1, 'o-', color='#1f77b4', markersize=8, linewidth=2, label='数据集1')
line2_plot, = ax1.plot(x, line2, 's--', color='#ff7f0e', markersize=8, linewidth=2, label='数据集2')
line3_plot, = ax1.plot(x, line3, 'D-.', color='#2ca02c', markersize=8, linewidth=2, label='数据集3')
line4_plot, = ax1.plot(x, line4, 'v:', color='#d62728', markersize=8, linewidth=2, label='数据集4')
# 创建次坐标轴（用于柱状图）
ax2 = ax1.twinx()
bar_plot = ax2.bar(x, bar_data, width=0.6, alpha=0.7, color='#8c564b', label='数量分布')
# 设置坐标轴标签
ax1.set_xlabel('年龄分组', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('年份', fontsize=12)
ax2.set_ylabel('样本数量', fontsize=12)
# 设置刻度位置和标签
ax1.set_xticks(x)
ax1.set_xticklabels(age_groups, rotation=45)
ax1.set_ylim(1960, 2030) # 折线图Y轴范围
# 添加水平网格线
ax1.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
# 添加柱状图标签
for i, v in enumerate(bar_data):
ax2.text(i, v + 10, str(v), ha='center', va='bottom')
# 合并图例
lines = [line1_plot, line2_plot, line3_plot, line4_plot, bar_plot]
labels = [l.get_label() for l in lines]
ax1.legend(lines, labels, loc='upper left', frameon=True)
# 添加标题
plt.title('不同年龄段的时间序列与数量分布', pad=20, fontsize=14)
# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()
```
### 代码解释：
1. **数据准备**：
- `age_groups`: X轴标签（年龄分组）
- 4个折线数据集 (`line1`, `line2`, `line3`, `line4`)
- `bar_data`: 柱状图数据（样本数量）
2. **双Y轴设置**：
- 主坐标轴 `ax1` 用于折线图（年份）
- 次坐标轴 `ax2` 用于柱状图（数量），使用 `twinx()` 创建
3. **折线图样式**：
- 四条线分别使用不同标记（圆形、方形、菱形、倒三角）
- 不同线型（实线、虚线、点划线、点线）
- 使用不同颜色增强区分度
4. **柱状图设置**：
- 半透明棕色柱体避免视觉冲突
- 在每个柱体顶部添加数值标签
5. **坐标轴调整**：
- 旋转X轴标签避免重叠
- 设置折线Y轴范围（1960-2030）
- 添加网格线提高可读性
6. **图例处理**：
- 合并两个坐标轴的图例统一显示
- 包含所有数据系列标签
### 效果说明：
- 左侧Y轴：显示年份（折线图）
- 右侧Y轴：显示数量（柱状图）
- 四条折线分别表示四个时间序列数据集
- 柱状图显示各年龄段的样本数量分布
- 自动计算最佳间距确保图表清晰可读
本文对比了哈希表中开放地址法与链地址法的性能差异。指出在内存充足及低填充率下开放地址法效果良好；对于项数未知的情况，推荐使用链地址法；并分析了两种方法随填充因子变化的性能表现。
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