Python中使用legend()函数的方法- importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# X-axis valuesx=[1,2,3,4,5]# Y-axis valuesy=[1,4,9,16,25]# Function to plotplt.plot(x,y)# Function add a legendplt.legend(['single element'])# function to show the plotplt.show() Python Copy 输出: ...
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...
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...
要自由设置图例的样式,可以使用frameon参数。该参数可以接受一个布尔值,用于指定是否显示图例的边框。例如,要隐藏图例的边框,可以使用以下代码: import matplotlib.pyplot as plt plt.legend(frameon=False) 除了上述参数外,Matplotlib还提供了其他一些参数来调整图例的样式,例如framealpha参数可以设置图例边框的透明度。您可...
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' ...
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...
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') 1. 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' 5: ‘right'
matplotlib.pyplot的plt.legend函数的使用方法 1、基础用法 plt.figure()col_cou_len=len(Keys)plt.pie(x=Values,labels=Keys,colors=cols[:col_cou_len],startangle=90,shadow=True,autopct='%1.3f%%')plt.title(tit_name)plt.legend()plt.show()...
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' ...
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...