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, ...
ax.legend(frameon=False, loc="upper center", ncol=2) 上面的示例,图例(legend)设置为两列,位于上方中间位置。 2.4. 多个图例 一般的图形都只有一个图例,比如上面的都是这样的,sin和cos都在一个图例中。 如果图例太多,或者多个图例之间关系不大,也可以创建多个图例。 frommatplotlib.legendimportLegend x = n...
在这个例子中,我们在第一个子图中将图例放置在右上角('upper right'),在第二个子图中将图例放置在左下角('lower left')。 3. 使用数字代码指定图例位置 除了使用字符串来指定图例位置,我们还可以使用数字代码。这些代码对应于图表中的不同位置: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10...
在这种情况下,我们可以使用subplot函数创建多个子图,并为每个子图单独设置图例的位置。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotasplt# 创建第一个子图plt.subplot(2,1,1)plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])plt.legend(['Line 1'],loc='upper right',bbox_to_anchor=(1.2,1))# 创建第二个子图plt...
图例放置在axes外面 多个子图共享图例 1. 遇到的问题 1.1 自定义图例 这里的自定义图例仅仅是想替换原有的图形,还没有到使用图片这种级别;而这种方法的话,官方文档中[1]就有相关的例子,先上效果图: 上面的图例部分是经过调整后的,而具体的代码如下:
一般化的子图 我们先进行一般化的子图布局。 首先要创建各个子图的坐标轴,传入一个四元列表参数:[x,y,width,height],用来表示这个子图坐标轴原点的x坐标、y坐标,以及宽和高。值得注意的是,这四个值的取值范围都是[0,1],我们约定整个大图的左下端为原点(0,0),右上端为(1,1)。那么x,y的取值就表示该子...
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...
我们将K线图放在第一个子图位置,将成交量放在第二个位置即可: #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 画布、子图、共享x轴 fig, ax = plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(15,6)) ...