location = ['upper left', 'upper right', 'lower left', 'lower right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center'] lst = [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9)) for patch, loc in zip(patches, location): lst.append(ax.legend(handles=[patch]...
legend(frameon=False) ax.axis('equal') ax.set_xlim(0, 3 * np.pi); ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 2)) ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(np.pi / 4)) #以π(符号)作为大刻度 def format_func(value, tick_number): # find number of multiples of ...
legend = plt.legend(["First","Second"]) frame=legend.get_frame() frame.set_facecolor('blue') 1.4 设置图例标题 legend = plt.legend(["CH","US"], title='China VS Us') 1.5 设置图例名字及对应关系 legend = plt.legend([p1, p2], ["CH","US"]) frommatplotlibimportpyplot as pltimportn...
最后来介绍一下legend的参数,其实legend有很多参数,我们选择其中比较常用的几个说一说。剩下的大家可以去查看相关的文档,我建议是用到的时候再去查,不过也可能一直没机会用到。 首先是loc,loc是location的缩写,顾名思义表示图例放置的位置。传入的参数表示一个方位,比如upper left, lower left, center left等等。...
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 对于边框还可以采用面向对象方式: legend = plt.legend(["First", "Second"]) frame = legend.get_frame() frame.set_facecolor('blue') (4)设置图例标题 legend = plt.legend(["CH", "US"], title='China VS Us')...
# loc is used to set the location of the legend on the plot# label is used to represent the label for the line in the legend# generate the random numberx= np.arange(0,1500,100)plt.plot(np.sin(x),label='sin function x')plt.plot(np.cos(x),label='cos functon x')plt.legend(...
增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时,图例可以帮助我们区分识别不同的曲线,在中国银行的数据中,我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例. 增加图例使用legend()函数,legend函数中最常见的一个参数是loc参数,表示图例在图中显示的位置,我们一般设置为best就好,表示在图中最适宜的位置显示...
at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2") ax.add_artist(at) 源代码 loc关键字与legend命令中含义相同。 一个简单的应用是当艺术家(或艺术家的集合)的像素大小在创建时已知。 例如,如果要绘制一个固定大小为 20 像素 ×20 像素(半径为 10 像素)的圆,则可以使用AnchoredDrawingArea。 实例...
#注意:location从(0,0)开始 #grid格子 plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid((3,3), (0,0), colspan=3,rowspan=1) ax1.plot([1,2],[1,2]) ax1.set_title('ax1_title') ax2 = plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2,rowspan=1) ...
sm.set_array([]) cbar = plt.colorbar(sm, location='right', pad="5%") cbar.set_label('Population')# 显示地图plt.show() 在上面的代码中,我们首先计算了人口数据的最大值和最小值,并使用plt.Normalize将它们归一化到0到1之间。然后,我们选择了一个颜色映射(在这个例子中是'viridis'),并为每个人...