最后,我们在每个子图上绘制了不同的图形。除了创建多子图外,还可以使用legend函数来添加图例。默认情况下,图例会被放置在右上角的位置。但是,我们可以通过将legend的loc参数设置为不同的值来改变图例的位置。下面是一个示例代码: # 在子图上绘制图形 ax1.plot(x, y1, label='sin(x)') ax2.plot(x, y2, ...
在这个例子中,我们在第一个子图中将图例放置在图表上方的中央位置,在第二个子图中将图例放置在图表右侧。bbox_to_anchor参数接受一个元组,指定图例的锚点位置。 5. 调整图例样式 我们可以通过多种方式来自定义图例的样式,包括改变字体大小、颜色、边框等: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(...
在进行论文写作的过程中,在部署多个子图的时候,肯定不能让多个子图都有图例,最好的办法就是多个子图,共享同一个图例。一种方案就是,多个子图仅仅最右边或者最左边的图带有图例,这种方案比较简单,但是如果图例比较大,如果将图例放置在图片外面,在导入的时候,就会导致图片失调,因为这样多个子图之间就不协调了,需要自己...
我们来简单的介绍一下这个图的画法,我们得到一个长×宽为2×3的grid区域,这个grid的原点是左上角,第一行第一列的子图占据grid的第0个长度,第0个宽度;第一行第二列子图占据grid的第0个长度,第1和第2个宽度(因此用分片1:3来表示),其他的以此类推。这样我们就能画出我们自定义位置和大小的子图(不过注意,其...
在这个例子中,我们将图例放置在右下角(’lower right’)。通过更改loc参数,你可以轻松地将图例移动到其他预定义的位置。 3. 使用数字代码指定位置 除了使用字符串来指定位置,Matplotlib还允许我们使用数字代码来设置图例位置。这些数字代码对应于不同的位置: ...
如果是多个子图,我们同样操作subplot这个对象来进行设置。 设置图例 下面来介绍一下设置图例,图例这个翻译不是很好,但是也找不到更精准的翻译了。图例的使用场景是我们将多个曲线画在同一张画布上的时候,这时候为了区分每一个颜色的图像代表的含义,我们需要在图像当中标注出来。
2.3 显示图例 注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将...
这个函数就叫fig.add_subplot(),其中传入3个参数,分别代表行、列和位置,比如fig.add_subplot(2,1,3)表示在画布的第三个位置添加一个2行1列的子图。这里需要注意区分多个子图和多图的区别,子图是在一个fig对象上创建多个区块,而多图是创建多个figure对象。 import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()...
2.2 图例位置(matplotlib.pyplot.legend) 在绘图时指定好label图例后,如果不使用matplotlib.pyplot.legend函数指定图例位置,图例是不会显示的 deflegend(*args,**kwargs):... loc参数如下: 可选参数 'upper right' 'upper left' 'lower left' 'lower right' ...