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...
x=np.linspace(0,10,100)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))ax1.plot(x,np.sin(x),label='Sin')ax2.plot(x,np.cos(x),label='Cos')# 使用预定义位置plt.figlegend(loc='lower center',ncol=2)plt.suptitle('Legend Position - how2matplotlib.com',fontsize=16)plt.tigh...
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()....
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(10)fig=plt.figure()ax=plt.subplot(111)foriinxrange(5):ax.plot(x,i*x,label='$y = %ix$'%i)plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1),loc=2,borderaxespad=0)plt.show() 参考链接:Python_matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧_Poul...
matplotlib.pyplot的plt.legend函数的使用方法 1、基础用法 matplotlib.pyplot的plt.legend函数的简介 legend模块定义了legend类,负责绘制与轴和/或图形相关的图例。Legend类是一个图例句柄和图例文本的容器,该函数是用来给当前图像添加图例内容。大多数用户通常会通过图例函数创建图例。图例...
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) 常用的几个参数: 1.1 设置图列位置 plt.legend(loc='upper center') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right' 6: ‘center left' ...
1.图例legend基础语法及用法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) (1)设置图例位置 使用loc参数 plt.legend(loc='lower left') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' ...
其中,legend方法是用于在图表中添加图例的函数。 二、 基本用法 1. 在matplotlib中使用legend方法可以为图表添加一个或多个图例。 2. 使用方法如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], label='Line 1') plt.plot([3, 2, 1], label='Line 2') plt.legend() plt....