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、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...
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...
plt.plot(x, np.sin(x),'-g', label='sin(x)') plt.plot(x, np.cos(x),':b', label='cos(x)') plt.axis('equal') plt.legend(); 上图可见,plt.legend()函数绘制的图例线条与图中的折线无论风格和颜色都保持一致。查阅plt.legend文档字...
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) 常用的几个参数: 1.1 设置图列位置 plt.legend(loc='upper center') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right' 6: ‘center left' ...
→ ax.legend(frameon=False) … show error as shaded region? → ax.fill_between(X, Y+error, Y‐error) … draw a rectangle? → ax.add_patch(plt.Rectangle((0, 0),1,1) … draw a vertical line? → ax.axvline(x=0.5) … draw outside frame? → ax.plot(…, clip_on=False) …...
tips:如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值,默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度。 """matplotlib绘图的基本操作""" import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 ...
Add Legend Outside:By using thelegend()method we can add a legend to a plot. To specify it outside the plot use thebbox_to_anchorattribute of thelegend()function. Generate a Plot:Use theshow()method to visualize the plot on the user’s windows. ...
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() 我们可以调整他的参数,例如: 图例的位置、字体属性、大小,颜色,样式、图例中的列数,等等 可以在创建...
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...