fontsize # the font size (used onlyifpropisnot specified). # 字号大小。 markerscale # the relative size of legend markers vs. # original 图例标记与原始标记的相对大小 markerfirst # If True (default), markeristo left of the label. # 如果为True,则图例标记位于图例标签的左侧 numpoints # the...
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 propthe font property字体参数 fontsizethe font size (used only if prop is not specified) markerscalethe relative size of legend markers vs. original ...
KeywordDescriptionlocLocation code string, or tuple (see below)fontsizethe font size (used only if prop is not specified)propthe font propertymarkerscalethe relative size of legend markers vs. originalmarkerfirstIf True (default), marker is to left of the labelnumpointsthe number of points in ...
supxlabel("Supxlabel", fontsize=16) 子的图例legends 图例是子图中的辅助框,它告诉我们哪些数据点属于哪个逻辑组。当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()和ax.plot()这样的...
Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示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。 如图,红色标注部分就是 Legend 图例。 在之前的一篇文章Matplotlib 系列之「绘制函数图像」中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析,希望读者能先去了解一下。
legend的设置是绘制线图的重要步骤。 首先legend的四周边框本身就是一个矩形,可以通过matplotlib.patches.Rectangle进行设置。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,ax=plt.subplots() legen…
In matplotlib, we can change the font-size property of legend by using the prop argument. The syntax is as below: matplotlib.pyplot.legend([labels], prop={'size':10}) Let’s see examples related to this: Example #1 # Import Librariesimport matplotlib.pyplot as plt ...
fig.supxlabel("Supxlabel", fontsize=16) 1. 2. 3. 子的图例legends 图例是子图中的辅助框,它告诉我们哪些数据点属于哪个逻辑组。当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()...
ax.legend(title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 如果子图包含多个轴,例如当调用ax.twinx()时,需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来,以避免在同一子图中绘制两个图例。 lines_ax = ax.get_lines() lines_ax2 = ax2.get_lines() ...
这个例子中,我们移除了labels参数,转而使用plt.legend()创建一个单独的图例。bbox_to_anchor参数用于调整图例的位置。 5. 处理小数值 在实际应用中,我们经常会遇到一些数值很小的类别,这些小数值可能会在饼图中难以辨识。 5.1 合并小数值 一种处理方法是将小于某个阈值的类别合并为”其他”: ...