label='Original label 1')line2,=plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,1],label='Original label 2')plt.title('Custom Legend Labels - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend([line1,line2],['Custom label 1','Custom label 2'])plt.show()...
matplotlib.pyplot.legend()函数 Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。它是一个跨平台的库,用于从数组中的数据绘制2D图形。Pyplot是一个命令样式函数的集合,它使matplotlib像MATLAB一样工作。每个pyplot函数都对图形进行一些更改:e.g。,创建图形,在图形
1.图例legend基础语法及用法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) (1)设置图例位置 使用loc参数 plt.legend(loc='lower left') (2)设置图例字体 #设置字体大小 fontsize : int or float or {‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ...
plt.subplot(2,1,1)plt.plot(x, y1, label="sin(x)")plt.plot(x, y2, label="cos(x)")plt.legend(loc=0, borderaxespad=0.5)plt.subplot(2,1,2)plt.plot(x, y1, label="sin(x)")plt.plot(x, y2, label="cos(x)")plt.legend(loc=0, borderaxespad=2) columnspacing(default:2.0):...
num1=1表示legend位于图像的右侧垂直线(其它参数设置:num2=0,num3=3,num4=0)。 为了美观,需要将legend放于图像的外侧,而又距离不是太大,一般设num1=1.05。 num2=0表示legend位于图像下侧水平线(其它参数设置:num1=1.05,num3=3,num4=0)。 num2=1表示legend位于图像上侧水平线(其它参数设置:num1=1.05,nu...
Matplotlib的legend()函数是用于在图表上添加图例的,它可以帮助我们理解数据系列的标识和它们之间的关系。以下是legend()函数的参数详解: loc(位置):此参数用于指定图例的位置。它可以是以下字符串之一:’best’、’upper right’、’upper left’、’lower left’、’lower right’、’right’、’center left’、’...
plt.legend(loc='center') 要自由设置图例的大小,可以使用fontsize参数。该参数指定了图例中文字的大小。例如,要将图例中的文字大小设置为12,可以使用以下代码: import matplotlib.pyplot as plt plt.legend(fontsize=12) 要自由设置图例的样式,可以使用frameon参数。该参数可以接受一个布尔值,用于指定是否显示图例的...
Matplotlib 的Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称,更好的让读者认识到你的数据结构。 如图,红色标注部分就是 Legend 图例。 在之前的一篇文章Matplotlib 系列之「绘制函数图像」中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析,希望读者能先去了解一下。
legend handler 即产生legend entry的相应的原对象。 创建legend ax.legend(handlers, labels) handlers和labels可以是列表,labels可以利用handler对象自己的label,也可以设置legend的时候重新设置。 handlers可以是axes上现有的对象,也可以是单独创建对象作为handler,例如: ...
1. 在matplotlib中使用legend方法可以为图表添加一个或多个图例。 2. 使用方法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], label='Line 1') plt.plot([3, 2, 1], label='Line 2') plt.legend() plt.show() ``` 3. 上述代码中,我们首先绘制了两条曲线,并为它们分...