Matplotlib.pyplot.legend () 图例是描述图形元素的区域。在matplotlib库中,有一个名为legend()的函数,用于在坐标轴上放置一个图例。 legend()中的Loc属性用于指定图例的位置. Loc的默认值是Loc = ” best “(左上角)。字符串’ upper left ‘, ‘ upper right ‘, ‘ lower left ‘, ‘ lower right ‘...
然后使用plt.plot()函数绘制了这两条线,并分别设置了它们的标签(label)。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] ...
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
关于matplotlib-legend位置属性loc使用说明 关于matplotlib-legend位置属性loc使⽤说明在使⽤matplotlib画图时，少不了对性能图形做出⼀些说明和补充。⼀般情况下，loc属性设置为'best'就⾜够应付了plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')或直接loc = 0 plt.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 import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 50) ...
1. plt.legend() 用于给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明,有助于更好的认识地图。 语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) keywordDescription locLocation code string, or tuple (see below).图例所有figure位置 ...
import matplotlib.pyplot as plt 1. 3. 绘图流程 3.1 流程 参数说明: figsize: 指定图像的长和宽 dpi: 图像的清晰度 # 1. 创建画布 plt.figure(figsize=(10,4), dpi=100) # 2. 绘制图像(折线图为例) plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[10,15,13,18,16,20,10]) ...
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。
2.4 图例添加 legend() 代码语言:txt AI代码解释 ax.legend(("苹果"),loc=3,labelspacing=2,handlelength=4,fontsize=14,shadow=True) ##一般添加图例时,会在画图的函数里,比如ax.plot()函数中添加一个label参数,则后面直接ax.legend(loc="") ##不需要第一个参数了。 ###loc的可取"best",1或者"upper...
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' 5: ‘right' 6: ‘center left' ...