# 绘制一条线(正弦曲线),自定义颜色、线条样式、线条宽度和标记 plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', linewidth=2, marker='o', markersize=8, label='sin(x)') # 添加图例 plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y ...
并且我们要让plot函数返回line实例,把相应line放在相应legend的handles中即可,代码和图如下。 frompylabimport*fromnumpyimport*x=linspace(0,pi,20)L1,=plot(x,sin(x),label='Sin')L2,=plot(x,cos(x),label='Cos')f1=legend(handles=[L1],bbox_to_anchor=(0.5,1.15),ncol=2)gca().add_artist(f1)le...
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()....
plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 添加图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 在这个示例中,我们首先导入了Matplotlib库,并创建了两个数据系列y1和y2。然后使用plt.plot()函数绘制了这两条线,并分别设置了它们的标签(label)。最后,使用plt.legend()函数添加了图例。默认情况下,图例将会出现在图表...
plt.title('Complex Line Plot')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 添加图例 plt.legend()# 自定义坐标轴范围 plt.xlim(0,10)plt.ylim(-2,2)# 添加网格线 plt.grid(True,linestyle='--',alpha=0.6)# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_line_plot.png')# 显示图像 ...
numpoints # the number of points in the legend for line. # 为线条图图例条目创建的标记点数 scatterpoints # the number of points in the legend for scatter plot. # 为散点图图例条目创建的标记点数 scatteryoffsets # a list of yoffsets for scatter symbols in legend. ...
1. 在matplotlib中使用legend方法可以为图表添加一个或多个图例。 2. 使用方法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], label='Line 1') plt.plot([3, 2, 1], label='Line 2') plt.legend() plt.show() ``` 3. 上述代码中,我们首先绘制了两条曲线,并为它们分...
l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line') 1. 2. 3. legend将要显示的信息来自于上面代码中的 label. 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例. plt.legend(loc='upper right') ...
图例是图表中用于解释各个数据系列含义的元素。它通常包含一个小样本(如线条、标记或颜色块)和相应的描述文本。在Matplotlib中,我们可以使用legend()方法来添加图例。 让我们从一个简单的例子开始: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Line 1')...
plt.legend() plt.annotate("linestyle:'" +str(linesstyles[i]) +"'", xy=(0.5, -2.5), va='center', ha='left') # plt.plot(x, y) plt.show() plot线形图标注误差范围 import numpyas np import matplotlib.pyplotas plt N =25