要在图表中添加图例,我们可以通过在plt.plot()函数中传入label参数来为数据系列命名,并调用plt.legend()函数来显示图例。下面是一个示例代码: importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot([1,2,3,4],label='Series 1: how2matplotlib.com')plt.plot([4,3,2,1],label='Series 2: how2matplotlib.com')plt.leg...
fig,ax=plt.subplots()ax.text(x,y,'Your text here - how2matplotlib.com')plt.show() Python Copy 在这个例子中,x和y是文本在图表中的坐标位置。默认情况下,这些坐标使用数据坐标系统。 让我们看一个具体的例子: importmatplotlib.pyplotasplt fig,ax=plt.subplots()ax.plot([0,1,2,3,4],[0,1,4...
在同一图中绘制不同数据时,图例对于识别图元素至关重要。因此,我们使用标签“label和legend”方法来添加图例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig,ax=plt.subplots(1,1)ax.plot(np.random.randn(500).cumsum(),'k',label='First plot')ax.plot(np.random.randn(500).cumsum(),'k--...
为了简单起见,让我们选择matplotlib.legend_handler.HandlerLine2D,它接受numpoints参数(出于便利,注意numpoints是legend()函数上的一个关键字)。 然后我们可以将实例的字典作为关键字handler_map传给legend。 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D line1, = plt.plot([3,...
参考:Legend Demo。 pyplot matplotlib.pyplotis a state-based interface to matplotlib. It provides a MATLAB-like way of plotting. pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近。也就是说,它主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。
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。
handletextpad the pad between the legend handle and text 图例句柄和⽂本之间的间距 borderaxespad the pad between the axes and legend border 轴与图例边框之间的距离 columnspacing the spacing between columns 列间距 title the legend title bbox_to_anchor the bbox that the legend will be anchored....
当一幅图中绘制了多条折线时,如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。Matplotlib 也内建了函数来快速创建图例。估计你也猜到了,通过plt.legend()函数可以实现这个需求。虽然有很多种正确的方法来指定图例,作者认为最简单的方法是通过在绘制每条线条时指定对...
使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征,而annotate()方法提供辅助函数,使标注变得容易。 在标注中,有两个要考虑的点:由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt ...
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.04)) # 图例的位置值1.05和1.04位于朝向主容器的x和y轴坐标中。你可以改变它。现在,把上面的代码应用到我们的代码中, # 使用lambda创建wave函数wave = lambda amp, angle, phase: amp * np.sin(angle + phase)# 设置参数值theta = np.linspace(0., 2 * np.pi,...