plt.plot([1,2,3,4],label='Line 1')plt.plot([4,3,2,1],label='Line 2')plt.legend(title='Legend Title',title_fontsize=14,title_color='red')plt.show() Python Copy 在上面的示例代码中,我们使用legend函数的title_color参数来设置图例标题的颜色为红色。运行代码后,可以看到图例标题的字体颜色...
ax.legend(title=f"Legend {i} title", fontsize=8) ax.set_xlim(0, 1) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fontsize=8) ax.set_title(f"Title {i} right", loc="right", fontsize=10) ax.set_title(f"Title {i} center", loc="center", fontsize=...
ax.set_title(f"Title {i} center", loc="center", fontsize=14) 在Matplotlib中,set_title和set_ylabel等函数可以将字体、字体大小和字体粗细作为参数或作为一个名为fontdict的字典。 ax.set_title(f"Title {i} left", loc="left", fontdict=dict( size=8, family="Times New Roman", weight="bold"...
字号。ax.legend(labels=['x',],loc='best',prop={'family':'simsun','size':12},)...
ax.legend(title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 如果子图包含多个轴,例如当调用ax.twinx()时,需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来,以避免在同一子图中绘制两个图例。 lines_ax = ax.get_lines() lines_ax2 = ax2.get_lines() ...
fig.supxlabel("Supxlabel", fontsize=16) 1. 2. 3. 子的图例legends 图例是子图中的辅助框,它告诉我们哪些数据点属于哪个逻辑组。当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()...
ax.legend(title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 如果子图包含多个轴,例如当调用ax.twinx()时,需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来,以避免在同一子图中绘制两个图例。 lines_ax = ax.get_lines() lines_ax2 = ax2.get_lines()lines= lines_ax + lines_ax2 ...
5. 添加图例-legend 当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend() 接口来实现。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
legend = plt.legend(["First","Second"]) frame=legend.get_frame() frame.set_facecolor('blue') 1.4 设置图例标题 legend = plt.legend(["CH","US"], title='China VS Us') 1.5 设置图例名字及对应关系 legend = plt.legend([p1, p2], ["CH","US"]) ...
plt.title("Simple Plot") plt.legend() plt.show() 它在子图上的用法基本上一模一样,我们来看个例子: 我们可以看到对于ax1这张子图来说,我们做的事情和plt是一样的,就是在调用plot的时候标上了label,然后在show之前调用了legend方法。 最后来介绍一下legend的参数,其实legend有很多参数,我们选择其中比较常用的...