# importing modulesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Y-axis valuesy1=[2,3,4.5]# Y-axis valuesy2=[1,1.5,5]# Function to plotplt.plot(y1)plt.plot(y2)# Function add a legendplt.legend(["blue","green"],loc="lower right")# function to show the plotplt.show() Python Copy...
p.axvspan(left, right, facecolor='g', alpha=0.3) # 设置x轴之间区域的背景色为绿色,透明度为0.3 Legend(图例)你可以使用’legend’参数添加图例。例如: p.legend(['A', 'B', 'C']) # 为三条线添加图例A, B, C p.legend(['A', 'B', 'C'], loc='upper right') # 将图例放在右上角位...
在默认情况下,图例位于图的右上角,但我们可以自由设置其位置、大小和样式。要自由设置图例的位置,可以使用loc参数。该参数可以接受一个字符串或一个整数,用于指定图例的位置。例如,要将图例放置在图的左上角,可以使用以下代码: import matplotlib.pyplot as plt plt.legend(loc='upper left') 如果要将图例放置在...
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_...
在Matplotlib中调整图例(legend)的位置是一个常见的需求,可以通过legend函数中的loc参数来实现。下面我将按照你的提示,分步骤解释如何调整图例的位置,并附上相应的代码片段。 导入matplotlib库: 首先,我们需要导入Matplotlib库以及必要的子模块。 python import matplotlib.pyplot as plt 创建图表并添加数据: 接下来,我...
图例有许多参数可供调整,在官方文档中列举了plt.legend的一系列参数设置,这里简要摘出来一些常用的参数和配置进行介绍: 图例位置# 图例显示最主要的调整即为位置,如果选择显示图例在画图区域内部,则可以配置loc参数 importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx = np.arange(0,5,0.01)y = [math.sin(i)...
图例设置常用函数及其作用 plt.legend() 其中**kwargs包含常用的参数: 1、loc:图例位置,可取:‘best’、‘upper right’、‘upper left’、‘lower left’、‘lower right’、‘right’、‘center left’、‘center
importmatplotlib.pyplotasplt x =[1,2,3,4,5]y =[2,4,6,8,10]plt.scatter(x,y,label='data points')plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor=(1.2,1),frameon=True)plt.show() Python Copy Output: 上面的示例代码中,我们在plt.legend中传入frameon=True参数来显示图例的边框。
最后,使用plt.legend()函数添加了图例。默认情况下,图例将会出现在图表的右下角。二、设置图例位置如果您希望改变图例的位置,可以使用loc参数。以下是一个示例: import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 2, 3, 4, 5] y2 = [2, 3, 4, 5, 6] # 绘制...
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...