matplotlib.pyplot.legend()函数Matplotlib是用于数据可视化的最流行的Python包之一。它是一个跨平台的库,用于从数组中的数据绘制2D图形。Pyplot是一个命令样式函数的集合,它使matplotlib像MATLAB一样工作。每个pyplot函数都对图形进行一些更改:e.g。,创建图形,在图形中创建绘图区域,在绘图区域中绘制一些线
在这个例子中,我们首先导入了 matplotlib.pyplot 模块,然后创建了两组数据。接着,我们使用 plot() 函数创建了两条线,并使用 label 参数为每条线指定了一个标签。这些标签将在图例中显示。然后,我们调用了 legend() 函数来添加图例。最后,我们使用 show() 函数来显示图表。除了默认的位置,我们还可以通过一些参数来...
plt.legend()函数的作用是为图表中的数据系列添加图例。通过图例,用户可以轻松识别和理解不同数据系列的含义。这对于多系列的数据可视化非常有用,因为用户可以快速了解每个系列的标签和描述。二、用法下面是plt.legend()函数的典型用法: 首先,导入Matplotlib库: import matplotlib.pyplot as plt 准备数据和绘制图表: x ...
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()....
matplotlib.pyplot.figlegend(*args,**kwargs) Python Copy 其中,*args和**kwargs是可变参数,允许你传入各种参数来自定义图例的外观和行为。 2. 基本用法 让我们从一个简单的例子开始,了解figlegend()的基本用法: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
图例legend基础语法及用法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) Keyword Description loc Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置 prop the font property字体参数 fontsize the font size (used only if prop is not specified) markerscale the relative size ...
ax.legend(lines, labels, title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 总结 通说上面的介绍,我们应该对这几个术语有了一定了解,那么我们来看看下面的代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), ...
importmatplotlib.pyplotasplt from matplotlib.legend_handlerimportHandlerLine2D # 设置legend图例 l1,=plt.plot(x,y1,marker='o',label='linear line')l2,=plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,marker='o',label='square line')plt.legend(handler_map={l1:HandlerLine2D(numpoints=4)},handles=[...
python matplotlib制图label的位置 matplotlib设置legend 一、Legend 图例 添加图例 matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. 上次我们了解到关于坐标轴设置方面的一些内容,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...
Matplotlib legend参数详解 Matplotlib legend参数详解 legend在画图中用于设置生成图例,只需要在代码中添加plt.legend()则会自动根据前面画图中的label绘制图例,如下图所示: importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x = np.arange(0,5,0.01)