x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")ax.legend()plt.show()我们可以调整...
1. 颜色图例 legend_elements方法默认返回的就是colors的信息,可以直接用于绘制图例,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 scatter=plt.scatter(x=np.random.randn(10),y=np.random.randn(10),s=40*np.arange(10),c=np.random.choice(np.arange(4),10))plt.legend(*scatter.legend_...
在plot()时就指定图例labels,再直接调用legend()就好了,或者在plot中指定plot elements,然后通过set_label函数指定图例labels 1plt.plot([1, 2, 3], label='Inline label')2plt.legend()34line, = plt.plot([1, 2, 3])#此处的逗号非常重要,如果没有的话line是一个list对象;加上的话line是一个matplotl...
wedges, texts, autotexts = plt.pie(weight,autopct="%3.1f%%",textprops=dict(color="w"),colors=colors) ## 函数legend()的参数wedges和elements分别表示饼片实例列表和文本标签列表,而且这两个参数要一起配合使用才可以将饼片外部的文本标签放置在图例内部 plt.legend(wedges,elements,fontsize=12,title="...
ax.legend(handles=legend_elements, loc='center') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 这部分代码的效果图如下所示: 例如我想自己弄一个星星风格的图例(因为要其他图例是自定义的,所以即使这部分和绘图时一样,也得自己来控制),可以修改代码为: ...
函数legend()的参数wedges和elements分别表示饼片实例列表和文本标签列表,而且这两个参数要一起配合才能将外部文本标签放在图例中。 2 调整刻度范围和刻度标签 刻度范围是绘图区域中坐标轴的取值区间,包括x轴和y轴的取值区间。刻度范围是否合适直接决定绘图区域中图形展示效果的优劣。因此,调整刻度范围对可视化效果的影响...
plt.legend(*scatter.legend_elements(prop='sizes', num = 6)) 1. 2. 输出结果如下 3. 组合图例 上述的可视化效果都比较简单,通过matplotlib.pyplot就可以搞定了,对于图例的组合,需要借助axes来实现,代码如下 fig, ax = plt.subplots() scatter = ax.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.rand...
新版本中PathCollection新增加一个方法legend_elements(),实现以自动方式获取散点图的句柄和标签。大大简化了散点图图例的创建。 示例代码: %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 45 x, y = np.random.rand(2, N) c = np.random.randint(1, 5, size=N) s = np...
yaxis.set_tick_params(direction='out') print(colName2) legend_elements = [ Patch(facecolor='tab:brown', edgecolor='b',label='2018年%s排放量'%colName), Patch(facecolor='tab:red', edgecolor='b',label='2019年%s排放量'%colName), Line2D([0], [0], color='brown', lw=2, label='...
ax.legend(handles=legend_elements, loc='upper right') # 自定义X轴标签位置 ax.set_xticks(np.arange(1, len(labels) + 1)) # 调整Y轴刻度范围,根据的数据集进行调整 ax.set_ylim(-5, 10) # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show()