要在Matplotlib 中更改图例的位置,可以使用plt.legend()函数。 例如,您可以使用以下语法将图例放置在绘图的左上角: plt.legend(loc='upper left') 默认位置是“最佳”——这是 Matplotlib 根据避免覆盖任何数据点的位置自动为图例找到的位置。 但是,您可以指定以下任何图例位置: 右上方 左上 左下方 右下 正确的 ...
ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.show() 上一节中仔细绘制了 Matplotlib 的图像结构,现在可以进行回顾一下。 Title 为图像标题,Axis 为坐标轴, Label 为坐标轴标注,Tick 为刻度线,Tick Label 为刻度注释,Legend 为图例。 设置Legend 图例 这里我们将 Legend 图例设置成 如上图中所示,即 ...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22...
Title 为图像标题,Axis 为坐标轴, Label 为坐标轴标注,Tick 为刻度线,Tick Label 为刻度注释,Legend 为图例。 设置Legend 图例 这里我们将 Legend 图例设置成 如上图中所示,即 up 对应 y = 2x + 1,是一条实线,默认颜色,down 对应 y = x^2^ ,虚线,红色,最后调用 legend 方法设置一些样式即可。 代码语...
('Week of month')+ theme(strip_text=element_text(size=11, face='plain', color = 'black'), axis_title=element_text(size=10, face='plain', color='black'), axis_text = element_text(size=6, face='plain', color='black'), legend_position='right', legend_background=element_blank()...
#let’s do some customizations#width – shows the bar width and default value is 0.8#color – shows the bar color#bottom – value from where the y – axis starts in the chart i.e., the lowest value on y-axis shown#align – to move the position of x-label, has two options ‘edge...
关于matplotlib-legend位置属性loc使用说明 关于matplotlib-legend位置属性loc使⽤说明在使⽤matplotlib画图时，少不了对性能图形做出⼀些说明和补充。⼀般情况下，loc属性设置为'best'就⾜够应付了plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')或直接loc = 0 plt.legend(...
plt.legend(['y=x^2','y=x']) # 添加图例 plt.savefig('整体绘图流程.png') # 保存图片 plt.show() # 展示图片 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 2.3、绘图风格 在matplotlib中,pyplot的一个子模块style当中定义了很多预设风格,方便进行风格转换...
# Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') # Draw error bars to show standard deviation, set ls to 'none' # to remove line between points ...
['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.legend(loc='upper left')plt.text(-2.0,1.2,r'Plot of sin(x) and cos(x).',fontdict={'size':16,'color':'r'})plt....