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...
Matplotlib legend outside below plot Legend outside plot matplotlib tight_layout Table of Contents Put legend outside plot matplotlib In this section, we learn about how to put legend outside plot in matplotlib in Python. Now before starting the topic firstly, we have to understand what does“...
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 0x06 参考 1. matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置 2. plt.legend( )函数,给图像加上图例 3. matplotlib.pyplot.legend...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...
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。
["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...
安装Matplotlib：使用pip进行安装：pip install matplotlib。准备数据：假设我们已有某产品全年的销量数据，包括月份、订单量、退货量以及销售额。绘制折线图：X轴：月份。Y轴：订单量和退货量，可以分别绘制两条折线进行对比。使用plot函数绘制折线图，并通过设置label参数为每条线添加标签。使用legend方法显示...
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...
data.plot(0, 1, ax=ax1, label=myLabel, *sets[i][2].split()) iOld = i plt.show() 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: ...