y1,label='Line 1')ax.plot(x,y2,label='Line 2')# 将图例放置在绘图区域外部ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1),loc='upper left')# 调整布局plt.tight_layout()# 添加标题plt.title('Legend Outside Plot - how2matplotlib
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()....
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...
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 1. 2. 3. 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_facecolor('blue') 1. 2.
Generate a Plot:Use theshow()method to visualize the plot on the user’s windows. ReadPython Matplotlib tick_params Matplotlib set legend outside plot In Matplotlib, to set a legend outside of a plot you have to use thelegend()method and pass thebbox_to_anchorattribute to it. ...
注:“nolegend”条目会抛出很多警告,有没有办法禁用它们? 发布于 1 月前 ✅ 最佳回答: 要向函数提供额外的参数,不能使用拆分字符串。在问题示例中,拆分字符串将显示为: # data.plot(0, 1, ax=ax1, label=myLabel, *sets[i][2].split()) ...
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...
ax.get_legend().remove() cb = ax.figure.colorbar(sm) cb.set_ticks(np.arange(len(VP_list))) cb.set_ticklabels(VP_list) ### save plt.title('UMAP projection of feature space', fontsize=12) plt.savefig("./umap_plot",dpi=1200) 用标准...
["axes.unicode_minus"] = False import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) y = np.sin(x) y1 = np.cos(x) plt.plot(x,y,label = r"$\sin(x)$") plt.plot(x,y1,label = r"$\cos(x)$") plt.legend() plt.title("正弦函数和...