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.legend(loc='best',frameon=False)#去掉图例边框plt.legend(loc='best',edgecolor='blue')#设置图例边框颜色plt.legend(loc='best',facecolor='blue')#设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 对于边框还可以采用面向对象方式: legend = plt.legend(["First","Second"]) frame=legend.get_frame() frame.set...
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...
>>> plot(x, y) # plot x and y using default line style and color >>> plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers >>> plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 >>> plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses 1. 2. 3. 4. import numpy...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
In thisPython tutorial, we will discussPut legend outside plot matplotlibin python. Here we will cover different examples related to legend outside plot usingmatplotlib. And we will also cover the following topics: Put legend outside plot matplotlib ...
2.sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量 sagemath中的list_plot画二维散点图时,本来落在二维空间的就是一些离散的点,所以想加上图例(legend),在图例中显示和这些点相同的一个点,用以代表这些所有的点是表示了什么,但往往显示的是3个点,代码和效果如下: ...
ax.legend(loc = 'best') 条形图 当对类别数很少(<10)的分类数据进行可视化时,条形图是最有效的。当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别,不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图:常规、分组和堆叠条形图。
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...
准备数据：为多个图形准备数据。分别绘制图形：使用不同的函数绘制不同的图形。显示图例：使用plt.legend函数显示图例，以区分不同的图形。多坐标系绘图：创建画布：使用fig, ax = plt.subplots等函数创建画布和子图。添加图形：在子图上绘制图形，注意网格和刻度的设定。添加网格和轴标签：增强图形的可读性...