最后,我们在每个子图上绘制了不同的图形。除了创建多子图外,还可以使用legend函数来添加图例。默认情况下,图例会被放置在右上角的位置。但是,我们可以通过将legend的loc参数设置为不同的值来改变图例的位置。下面是一个示例代码: # 在子图上绘制图形 ax1.plot(x, y1, label='sin(x)') ax2.plot(x, y2, ...
ax.legend(frameon=False, loc="upper center", ncol=2) 上面的示例,图例(legend)设置为两列,位于上方中间位置。 2.4. 多个图例 一般的图形都只有一个图例,比如上面的都是这样的,sin和cos都在一个图例中。 如果图例太多,或者多个图例之间关系不大,也可以创建多个图例。 frommatplotlib.legendimportLegend x = n...
在进行论文写作的过程中,在部署多个子图的时候,肯定不能让多个子图都有图例,最好的办法就是多个子图,共享同一个图例。一种方案就是,多个子图仅仅最右边或者最左边的图带有图例,这种方案比较简单,但是如果图例比较大,如果将图例放置在图片外面,在导入的时候,就会导致图片失调,因为这样多个子图之间就不协调了,需要自己...
在上面的示例代码中,我们在plt.legend中传入loc='lower center'参数将图例放在底部居中,bbox_to_anchor=(0.5, -0.2)指定了图例的位置,mode='expand'将图例水平放置在底部。 给图例添加阴影 有时候,我们希望给图例添加一些装饰效果,如阴影。下面的示例代码演示了如何给图例添加阴影。 importmatplotlib.pyplotasplt x...
3. 自定义图例位置 除了使用预定义的位置,Matplotlib 还允许我们精确控制图例的位置。 3.1 使用坐标指定位置 我们可以使用bbox_to_anchor参数来精确指定图例的位置: importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Custom position - how2matplotlib.com')pl...
Matplotlib(二)—— 子图 四、子图 4.1 均匀子图 4.1.1 plt.subplots 4.1.2 plt.subplot 4.2 非均匀子图 4.2.1 fig.add_gridspec 4.3 子图上的方法 4.4 墨尔本温度数据集 4.5 画出数据的散点图和边际分布图 Matplotlib(二)—— 子图 大家可以关注知乎或微信公众号的share16,我们也会同步更新此文章。
2.3 显示图例 注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将...
如果是多个子图,我们同样操作subplot这个对象来进行设置。 设置图例 下面来介绍一下设置图例,图例这个翻译不是很好,但是也找不到更精准的翻译了。图例的使用场景是我们将多个曲线画在同一张画布上的时候,这时候为了区分每一个颜色的图像代表的含义,我们需要在图像当中标注出来。
我们将K线图放在第一个子图位置,将成交量放在第二个位置即可: #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 画布、子图、共享x轴 fig, ax = plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(15,6)) ...