y1,label='Line 1')ax.plot(x,y2,label='Line 2')# 将图例放置在绘图区域外部ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1),loc='upper left')# 调整布局plt.tight_layout()# 添加标题plt.title('Legend Outside Plot - how2matplotlib
In thisPython tutorial, we will discussPut legend outside plot matplotlibin python. Here we will cover different examples related to legend outside plot usingmatplotlib. And we will also cover the following topics: Put legend outside plot matplotlib Matplotlib set legend outside plot Matplotlib set...
plt.legend(loc='best',title='figure 1 legend') #去掉图例边框 2.legend面向对象命令 (1)获取并设置legend图例 plt.legend(loc=0, numpoints=1) leg = plt.gca().get_legend() #或leg=ax.get_legend() ltext = leg.get_texts() plt.setp(ltext, fontsize=12,fontweight='bold') (2)设置图...
plt.subplot(221) plt.plot(X,C) plt.subplot(2,2,2)#可以隔开,也可以不隔开plt.plot(X,S) plt.subplot(212) plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() 0x06 参考 1.CSDN开码牛-matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置 2.CSDNweixin_41950276-plt.legend( )函数,给图像加上...
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 1. 2. 3. 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') 1. 2.
x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots() # Create a figure and an axes.l1 = ax.plot(x, x, label="linear")l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic")l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic")ax.set_title("Simple Plot")ax.legend()plt.show()我们可以调整...
sagemath中的list_plot画二维散点图时,本来落在二维空间的就是一些离散的点,所以想加上图例(legend),在图例中显示和这些点相同的一个点,用以代表这些所有的点是表示了什么,但往往显示的是3个点,代码和效果如下: a=range(10) b=range(10) plot1 = list_plot(zip(a,b),plotjoined=False,color=(0,.5,...
plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 参考文档:xticks()函数介绍 yticks()函数介绍 xticks()中有3个参数: xticks(locs, [labels], **kwargs) # Set locations and labels ...
l1 = ax.plot(x, x, label="linear") l2 = ax.plot(x, x ** 2, label="quadratic") l3 = ax.plot(x, x ** 3, label="cubic") ax.set_title("Simple Plot") ax.legend() plt.show() 我们可以调整他的参数,例如: 图例的位置、字体属性、大小,颜色,样式、图例中的列数,等等 可以在创建...
添加轴标签：使用plt.xlabel和plt.ylabel。添加图例：使用plt.legend。调整刻度线和颜色：使用plt.xticks、plt.yticks以及颜色参数。显示中文：配置字体文件，确保matplotlib能正确显示中文。绘图函数：使用ax.plot函数调整线型、颜色等属性。对比不同数据集，如通过绘制多条线来比较不同水果的销售数据。添加...