2, = 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().add_artist(first_legend) # 为第二个线条创建另一个图例 plt.legend(handles=[line2], loc=4) plt.show(...
1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
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,给图像加上图例 3.matplotlib.pyplot.legend官方...
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 0x06 参考 1. matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置 2. plt.legend( )函数,给图像加上图例 3. matplotlib.pyplot.legend...
Generate a Plot:Use theshow()method to visualize the plot on the user’s windows. ReadPython Matplotlib tick_params Matplotlib set legend outside plot In Matplotlib, to set a legend outside of a plot you have to use thelegend()method and pass thebbox_to_anchorattribute to it. ...
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...
→ ax.legend(frameon=False) … show error as shaded region? → ax.fill_between(X, Y+error, Y‐error) … draw a rectangle? → ax.add_patch(plt.Rectangle((0, 0),1,1) … draw a vertical line? → ax.axvline(x=0.5) … draw outside frame? → ax.plot(…, clip_on=False) …...
tips:如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值,默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度。 """matplotlib绘图的基本操作""" import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 ...
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() ...
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。