import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4) # 为第一个线条创建图例 first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1) # 手动将图例添加到当前轴域 ax = plt.gca()....
plt.subplot(211) plt.plot([1, 2, 3], label="test1") plt.plot([3, 2, 1], label="test2") # Place a legend above this subplot, expanding itself to # fully use the given bounding box. plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc='lower left', ncol=2, mode="exp...
>>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses 1. 2. 3. 4. import numpy...
plt.legend(loc='best',frameon=False)#去掉图例边框plt.legend(loc='best',edgecolor='blue')#设置图例边框颜色plt.legend(loc='best',facecolor='blue')#设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 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...
plot([5, 6, 7]) ax.legend(['First line', 'Second line'])#或者直接在legend给出图例名称 ax.legend(loc='lower center', ncol=2)#通过loc设置图例位置 图例位置legend loc参数 'upper left', 'upper right', 'lower left', 'lower right' 字符串将图例放在坐标轴相应的角上。 'upper center', ...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...
plt.plot(x,y) plt.xticks(x,()) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于labels参数,我们可以赋予其任意其它的值,如人名,月份等等。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) ...
In the above plot, we importnumpyandmatplotlib.pyplotlibrary. After this, we define data and plot the graph by using theplt.plot()method. By usingplt.legend()method, we set the legend and we pass thebbox_to_anchorandlocattribute set its values to (0.5, -0.27) andlower centerrespectively...
添加轴标签：使用plt.xlabel和plt.ylabel。添加图例：使用plt.legend。调整刻度线和颜色：使用plt.xticks、plt.yticks以及颜色参数。显示中文：配置字体文件，确保matplotlib能正确显示中文。绘图函数：使用ax.plot函数调整线型、颜色等属性。对比不同数据集，如通过绘制多条线来比较不同水果的销售数据。添加...
ax = sns.scatterplot(data=plot_df, x="x", y="y", hue='VP', palette='Spectral', style="label", markers=['^', 'o'], s=100) ax.set(xlabel=None, ylabel=None) ax.set_aspect('equal', 'datalim') # sns.move_legend(ax, bbox_to_anchor=(1.01, 1.01), loc='upper left') ...