(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 在第一个子图中绘制数据并添加图例ax1.plot(x,y1,label='Sin(x)')ax1.plot(x,y2,label='Cos(x)')ax1.legend()ax1.set_title('Subplot 1 - how2matplotlib.com')# 在第二个子图中绘制数据并添加...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据x=np.linspace(0,10,50)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)# 创建散点图plt.scatter(x,y1,label='sin(x) - how2matplotlib.com')plt.scatter(x,y2,label='cos(x) - how2matplotlib.com')# 添加图例plt.legend()# 设置标题和轴标签plt.title('S...
plt.subplot(2,2,2)#可以隔开,也可以不隔开plt.plot(X,S) plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() 0x06 参考 1.CSDN开码牛-matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置 2.CSDNweixin_41950276-plt.legend( )函数,给图像加上图例 3.matplotlib.pyplot.legend官方...
It is possible to use axes.get_legend_handles_labels to get the legend handles and labels from one axes object and to use them to add them to an axes in a different figure. # create a figure with one subplotfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.plot([1,2,3,4,5], [...
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 1. 2. 3. 对于边框还可以采用面向对象方式: legend = plt.legend(["First", "Second"]) frame = legend.get_frame() frame.set_facecolor('blue') 1. 2.
legendax2.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 0, 0.2, 0.2), loc = 'center') plt.show() 3 日历图 我们常用的日历也可以当作可视化工具,适用于显示不同时间段,以及活动的组织情况。时间段通常以不同单位表示,例如日、周、月、年。 日历图的可视化形式主要有:以年为单位的日历图和以月为单位的日历图。
4)) ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) ax1.hlines(0, ...
figure中还有一个方法:add_subplot。其目的也是将figure划分成栅格,并获取其中某一个。使用方法如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig=plt.figure()ax1=fig.add_subplot(2,3,1)fig.add_subplot(232,facecolor="blue")fig.add_subplot(233,facecolor="yellow")fig.add_subplot(234...
axl = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.3]) 为了支持gca()等函数,Figure对象内部保存有当前轴的信息,因此不建议直接对axes属性 进行列表操作,而应该使用add_subplot()、add_axes()、delaxes()等方法进行子图的添加和删除操 作。但是使用for循环对axes属性中的每个元素进行操作...
简介:Matplotlib散点图加legend 实例(Machine Learning in Action): 一般情况下,简单绘制散点图: import matplotlib.pyplot as pltdating_data_mat, datingLabel = TxtToNumpy.TxtToNumpy("datingTestSet2.txt")fig = plt.figure(figsize = (10, 6))ax = fig.add_subplot(111)#x轴、y轴、点大小、点颜色...