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...
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] ...
在Matplotlib中,我们可以使用legend()方法来添加图例。 让我们从一个简单的例子开始: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Line 1')plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,1],label='Line 2')plt.title('Simple Plot with Legend - how2matpl...
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...
import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. matplotlib.pyplot.legend 在开始教程之前,我们必须先了解matplotlib.pyplot.legend(),该函数可以用以添加图例。 方法1自动检测 通过这种方式,lendgend()会从artist中获取label属性,并自动生成图例,比如:
接着上一次的代码继续讲解 Legend 图例如何展示,以及有哪些常用的特性。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(-3,3,50)y1=2*x+1y2=x**2plt.figure(num=3,figsize=(8,5))l1=plt.plot(x,y2)l2=plt.plot(x,y1,color='red...
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 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) y = [math.sin(i)foriinx] ...
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), ...