如果你想用 plt.legend 或 ax.legend 方法创建第二个图例,那么第一个图例就会被覆盖。但是,我们可以通过从头开始创建一个新的图例对象(legend artist),然后用底层的(lower- level) ax.add_artist 方法在图上添加第二个图例。 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6)) line
Artist是Matplotlib中所有可见元素的基类,包括Figure、Axes以及它们包含的所有元素(如Line2D、Text、Patch等)。 以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个基本的Artist对象: importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.artistimportArtistfig,ax=plt.subplots()artist=Artist()ax.add_artist(artist)plt.title("How ...
event):print(f"how2matplotlib.com - Line width changed to{artist.get_linewidth()}")fig,ax=plt.subplots()line,=ax.plot([1,2,3],[1,2,3],label='how2matplotlib.com')line.add_callback(on_color_change)line.add_
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure()gs0=fig.add_gridspec(3,1)ax1=fig.add_subplot(gs0[0])ax2=fig.add_subplot(gs0[1])gssub=gs0[2].subgridspec(1,3)foriinrange(3):fig.add_subplot(gssub[0,i]) Figure有了add_artist方法 Fig...
可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象(legend artist),然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig, ax = plt.subplots() lines = [] styles = ['-', '--', '-.', ':'] x = np.linspace(0, 10, 1000) # 画四条...
ax.add_artist(leg); plt.show() 上例展示了用来组成任何 Matplotlib 图表的底层 artist 对象的简单说明。如果你去查看ax.legend()的源代码(你可以通过 IPython 的ax.legend?帮助工具做到),你可以看到这个方法包含了用来构建合适Legend的 artist 对象的逻辑,构建的对象被保存在legend_属性当中,当绘制时被添加到图表...
add_at(ax, "connect", loc=2) ax = grid[1] ax.plot([x1, x2], [y1, y2], ".") el = mpatches.Ellipse((x1, y1), 0.3, 0.4, angle=30, alpha=0.2) ax.add_artist(el) ax.annotate("", xy=(x1, y1), xycoords='data', ...
handlebox.add_artist(patch) return patch plt.legend([AnyObject()], ['My first handler'], handler_map={AnyObject: AnyObjectHandler()}) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 或者,如果我们想要接受全局的AnyObject实例,而不想一直手动设置handler_map...
ax.add_artist(leg) 上面的示例中的4个曲线,分成了2个图例来说明。 一个图例在右上角,一个图例在左下角。 2.5. 图例中不同大小的点 最后,介绍一种更复杂的图例显示方式。 首先生成主要几个省市的人口散点图(数据是网络上搜索的), 生成图例的时候,给3个主要的节点500万人,5000万人,1亿人设置的点的大小...
可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象(legend artist),然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。 fig, ax = plt.subplots() lines = [] styles = ['-', '--', '-.', ':'] x = np.linspace(0, 10, 1000) # 画四条线 for i in range(4): lines += ax.plot(x, ...