ax2.legend_.remove() ##移除子图ax2中的图例 ax3.legend_.remove() ##移除子图ax3中的图例 3.案例:设置图例legend到图形边界外 #主要是bbox_to_anchor的使用 box = ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) a
box = ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) ax1.legend(loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.2),ncol=3) 案例:显示多图例legend import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.uniform(-1, 1, 4) y = np.ra...
x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,label='Sin(x) - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,label='Cos(x) - how2matplotlib.com')plt.title('Sin and Cos Functions')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.legend()plt.show() Py...
处于完整性,这个逻辑大多在get_legend_handler()中实现。 为了简单起见,让我们选择matplotlib.legend_handler.HandlerLine2D,它接受numpoints参数(出于便利,注意numpoints是legend()函数上的一个关键字)。 然后我们可以将实例的字典作为关键字handler_map传给legend。 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.legend...
现在，可以通过title_fontsize这个kwarg来设置Figure.legend和Axes.legend的字号了，还新增了一个rcParams["legend.title_fontsize"]。二者的默认值都是None，也就是说图例标题和轴标题的默认字号是相同的。注意：是图例标题，不是图例本身。rcParams支持用markevery设置axes.prop_cycle属性 Matplotlib里的rcParams设置对象...
1.图例legend基础语法及⽤法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)Keyword Description loc Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置 prop the font property字体参数 fontsize the font size (used only if prop is not specified)markerscale the relative size...
ax3.legend_.remove() ##移除子图ax3中的图例 3.案例:设置图例legend到图形边界外 #主要是bbox_to_anchor的使用 box = ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) ax1.legend(loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.2),ncol=3) ...
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。
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。
“get current axis” 16 ax = plt.gca() 17 ax.spines["right"].set_color("none") 18 ax.spines["top"].set_color("none") 19 ax.xaxis.set_ticks_position("bottom") 20 ax.yaxis.set_ticks_position("left") 21 ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0)) #Set the X and Y ...