在Python 的 Matplotlib 库中,legend() 函数是用来添加图例的。图例是一个解释性的框,通常包括一些小图形(被称为“legends”)以及它们的标签。这有助于我们更好地理解图表。下面是一个简单的例子,演示了如何使用 legend() 函数: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 =...
1 # 导入matplotlib.pyplot, numpy 包import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 添加主题样式plt.style.use('mystyle')# 设置图的大小，添加子图fig = plt.figure(figsize=(5,5))ax = fig.add_subplot(111)#绘制sin, cosx = np.arange(-np.pi, np.pi, np.pi / 100)y1 = np...
matplotlib 的 legend 官网:https://matplotlib.org/users/legend_guide.html
(1)设置图例位置 使用loc参数 plt.legend(loc='lower left') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right' 6: ‘center left' 7: ‘center right' 8: ‘lower center' 9: ‘upper center' 10: ‘center' (2)设置图例字体 #设置字体大小...
Python Matplotlib自定义Legend实现流程 目标 教会刚入行的小白如何使用Python的Matplotlib库实现自定义Legend。 步骤 下面是整个实现流程的步骤: 接下来,我们将详细介绍每个步骤的操作和代码示例。 Step 1: 导入所需的库 首先,我们需要导入Matplotlib库和NumPy库,以便使用它们的功能。
python matplotlib制图label的位置 matplotlib设置legend 一、Legend 图例 添加图例 matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. 上次我们了解到关于坐标轴设置方面的一些内容,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...
matplotlib.pyplot的plt.legend函数的使用方法 1、基础用法 1. plt.figure() 2. col_cou_len=len(Keys) 3. plt.pie(x=Values,labels=Keys,colors=cols[:col_cou_len], startangle=90,shadow=True,autopct='%1.3f%%') 4. plt.title(tit_name) ...
Therefore, in your preferred Python programming IDE, run the lines of code below to install and import Matplotlib and seaborn:# install Matplotlib & seaborn pip install matplotlib seaborn # import Matplotlib & seaborn import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn...
在Python中,我们可以使用matplotlib库来进行数据可视化。下面将介绍如何使用matplotlib添加legend。 1.基本用法 首先,我们需要导入matplotlib库和numpy库,并生成一些随机数据: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) ``` ...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们设置了图例的背景色(facecolor)、边框颜色(edgecolor)、透明度(framealpha),并添加了一个标题。 4. 多列图例 当您有多个数据系列时,可能需要将图例排列成多列以节省空间。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,6))foriinrange(5):plt.plot([1,2,3,4...