line2, = ax.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4)# Create a legend for the first line.first_legend = ax.legend(handles=[line1], loc='upper right')# Add the legend manually to the Axes.ax.add_artist(first_legend)# Create another legend for the second line.ax.legend(handl...
-- --> # Create a legend for the first line. first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1) # Add the legend manually to the current Axes. ax = plt.gca().add_artist(first_legend) <!-- --> # Create another legend for the second line. plt.legend(handles=[line2], loc=4...
first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1) # Add the legend manually to the current Axes. ax = plt.gca().add_artist(first_legend)<!-- --># Create another legend for the second line. plt.legend(handles=[line2], loc=4) plt.show() 这里面,多个legend要使用ax = plt.gca()...
在这个例子中,ax是上面的fig.add_subplot调用创建的Axes实例(记住Subplot只是Axes的一个子类),当你调用ax.plot时,它创建一个Line2D实例并将其添加到Axes.lines列表中。 在下面的 ipython 交互式会话中,你可以看到Axes.lines列表的长度为 1,并且包含由line, = ax.plot...调用返回的相同线条: ...
plt.legend(labels='p',loc='upper right')# 显示图例 plt.show()# 基本案例 案例0 快速入门 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from matplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,20,200)#等差数列 y=0.5*np.cos(2*x)*x+2.5*x #x相关的函数 ...
(data,bins=30)# 计算频率frequencies=counts/len(data)# 清除之前的图形plt.clf()# 使用频率绘制直方图plt.bar(bins[:-1],frequencies,width=np.diff(bins),edgecolor='black',align='edge')plt.title('Manually Normalized Histogram - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')plt....
ax = fig.add_subplot(2,1,1) # two rows, one column, first plot 1. 2. 3. Axes可能是 matplotlib API 中最重要的类,你将在大多数时间使用它。 这是因为Axes是大多数对象所进入的绘图区域,Axes有许多特殊的辅助方法(plot(),text(),hist(),imshow())来创建最常见的图形基本类型Line2D,Text,Rectangl...
顶层容器艺术家是matplotlib.figure.Figure,它包含图形中的所有内容。 图形的背景是一个Rectangle,存储在Figure.patch中。 当你向图形中添加子图(add_subplot())和轴域(add_axes())时,这些会附加到Figure.axes。 它们也由创建它们的方法返回: In [156]: fig = plt.figure() ...
Legend:内部2 Legend 外部 散点图 直方图 图堆叠Stackplot 2个Subplot 3个Subplot 彩色条形图 线性图 参考文献 调用Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt Matplotlib对象层次结构 为了充分利用matplotlib,需要了解它的层次结构: from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator, FuncFormatter np.rando...
axis('equal') # Specify the lines and labels of the first legend ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right') # Create the second legend and add the artist manually from matplotlib.legend import Legend leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D'], ...