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()....
1. matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置 2. plt.legend( )函数,给图像加上图例 3. matplotlib.pyplot.legend官方文档 4. python绘图基础—scatter用法 5. matplotlib.pyplot.scatter官方文档 6. matplotlib.pyplot.plot官方文档 7...
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...
["axes.unicode_minus"] = False import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) y = np.sin(x) y1 = np.cos(x) plt.plot(x,y,label = r"$\sin(x)$") plt.plot(x,y1,label = r"$\cos(x)$") plt.legend() plt.title("正弦函数和...
ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5]) # 只要左边和底部的边框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图例设置(legend) 函数:ax.legend() 图例是对图形所展示的内容的解释,比如在一张图中画了三条线,那么这三...
plt.legend(loc="upper right", prop={'size': 8}) plt.show() plt.plot,但将zorder设置为3或更高: for i in range(len(B_arrays)): plt.errorbar(T_arrays[i], B_arrays[i], STD_arrays[i], linestyle='None', marker='^', label=labels[i]) ...
准备数据：为多个图形准备数据。分别绘制图形：使用不同的函数绘制不同的图形。显示图例：使用plt.legend函数显示图例，以区分不同的图形。多坐标系绘图：创建画布：使用fig, ax = plt.subplots等函数创建画布和子图。添加图形：在子图上绘制图形，注意网格和刻度的设定。添加网格和轴标签：增强图形的可读性...
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') ...
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Sine Function') plt.legend() plt.show() 上述代码通过Numpy生成等间隔的x值及对应的正弦值,再用Matplotlib绘制平滑曲线,直观呈现函数变化趋势。
get_plot_commands()Get a sorted list of all of the plotting commands.https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.get_plot_commands.html#matplotlib.pyplot.get_plot_commands ginput(*args, **kwargs)Blocking call to interact with a figure.https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib...