1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
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()....
scatterpointsthe number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条目创建的标记点数 scatteryoffsetsa list of yoffsets for scatter symbols in legend 为散点图图例条目创建的标记的垂直偏移量 frameonIf True, draw the legend on a patch (frame). ...
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 0x06 参考 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:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html?highlight=legend#matplotlib.axes.Axes.legend 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/4700614/how-to-put-the-legend-out-of-the-plot 2. 单独画legend ...
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', ...
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...
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...
plot([1,2,3], [1,2,3], 'go-', label='line 1', linewidth=2)plot([1,2,3], [1,4,9], 'rs', label='line 2')axis([0, 4, 0, 10])legend() 使用一个绘画命令绘制多个线条,kwargs应用在所用线条中,例如: plot(x1, y1, x2, y2, antialiased=False) ...
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...