统计时间 粮食产量(万吨) 粮食产量增长(%) 棉花(万吨) 棉花增长(%) 油料(万吨) 油料增长(%) 2001年 45263.67 1.2 532.35 -4.2 2864.9 1.3 2002年 45705.75 1 491.62 -7.7 2897.2 1.1 2003年 43069.53 -5.8 485.97 -1.1 2811 -3 2004年 46946.95 9 632.35 30.1 3065.91 9.1 2005年 48402.19 3.1 571.42 -9.6 3077.14 0.4 2006年 49804.23 2.9 753.28 31.8 2640.31 -14.2 2007年 50413.85 1.2 759.71 0.9 2786.99 5.6 2008年 53434.29 6 723.23 -4.8 3036.76 9 2009年 53940.86 0.9 623.58 -13.8 3139.42 3.4 2010年 55911.31 3.7 577.04 -7.5 3156.77 0.6 2011年 58849.33 5.3 651.89 13 3212.51 1.8 2012年 61222.62 4 660.8 1.4 3285.62 2.3 2013年 63048.2 3 628.16 -4.9 3348 1.9 2014年 63964.83 1.5 629.94 0.3 3371.92 0.7 2015年 66060.27 3.3 590.74 -6.2 3390.47 0.6 2016年 66043.51 0 534.28 -9.6 3400.05 0.3 2017年 66160.73 0.2 565.25 5.8 3475.24 2.2 2018年 65789.22 -0.6 610.28 8 3433.39 -1.2 2019年 66384.34 0.9 588.9 -3.5 3492.98 1.7 2020年 66949.15 0.9 591 0.4 3585 2.6 2021年 68284.75 2 573.09 -3 3613.17 0.7 2022年 68653 0.5 598 4.3 3653 1.1 根据上述数据，用python绘制1.2001-2020年棉花、油料产量走势折线图 2.2001-2020年棉花、油料增长率柱状图 3.2001-2020年棉花、油料产量比例饼状图时间变化的时间线，图表绘制使用pyecharts库，

根据您提供的数据和要求，以下是使用pyecharts库绘制所需图表的步骤和示例代码。

1. 2001-2020年棉花、油料产量走势折线图

首先，我们需要导入必要的模块，并准备数据。接着，创建一个Line对象来表示折线图，并设置全局配置项。

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts

# 准备数据
years = ["2001年", "2002年", "2003年", "2004年", "2005年", "2006年", "2007年", "2008年", "2009年", "2010年", "2011年", "2012年", "2013年", "2014年", "2015年", "2016年", "2017年", "2018年", "2019年", "2020年"]
cotton = [532.35, 491.62, 485.97, 632.35, 571.42, 753.28, 759.71, 723.23, 623.58, 577.04, 651.89, 660.8, 628.16, 629.94, 590.74, 534.28, 565.25, 610.28, 588.9, 591]
oil = [2864.9, 2897.2, 2811, 3065.91, 3077.14, 2640.31, 2786.99, 3036.76, 3139.42, 3156.77, 3212.51, 3285.62, 3348, 3371.92, 3390.47, 3400.05, 3475.24, 3433.39, 3492.98, 3585]

# 创建折线图对象
line = (
    Line()
    .add_xaxis(years)
    .add_yaxis("棉花", cotton)
    .add_yaxis("油料", oil)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2001-2020年棉花、油料产量走势"))
)
line.render("cotton_oil_production_trend.html")

2. 2001-2020年棉花、油料增长率柱状图

接下来，我们将绘制棉花和油料的增长率柱状图。同样，我们需要准备数据，并创建一个Bar对象。

from pyecharts.charts import Bar

# 准备增长率数据
cotton_growth = [1.2, -7.7, -1.1, 30.1, -9.6, 31.8, 0.9, -4.8, -13.8, -7.5, 13, 1.4, -4.9, 0.3, -6.2, -9.6, 5.8, 8, -1.2, -3.5, 0.4]
oil_growth = [1.3, 1.1, -3, 9.1, 0.4, -14.2, 5.6, 9, 3.4, 0.6, 1.8, 2.3, 1.9, 0.7, 0.6, 0.3, 2.2, -1.2, 1.7, 2.6]

# 创建柱状图对象
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(years)
    .add_yaxis("棉花增长", cotton_growth)
    .add_yaxis("油料增长", oil_growth)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2001-2020年棉花、油料增长率柱状图"))
)
bar.render("cotton_oil_growth_bar_chart.html")

3. 2001-2020年棉花、油料产量比例饼状图

最后，我们将绘制棉花和油料产量比例的饼状图。这将展示不同年份棉花和油料产量的相对比例。

from pyecharts.charts import Pie

# 创建饼状图对象
pie = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(years, cotton)],
        radius=["30%", "75%"],
        label_opts=opts.LabelOpts