ax2.legend_.remove() ##移除子图ax2中的图例 ax3.legend_.remove() ##移除子图ax3中的图例 3.案例:设置图例legend到图形边界外 #主要是bbox_to_anchor的使用 box = ax1.get_position() ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) a
5))ax1.plot(x,np.sin(x),label='Sin')ax2.plot(x,np.cos(x),label='Cos')# 使用预定义位置plt.figlegend(loc='lower center',ncol=2)plt.suptitle('Legend Position - how2matplotlib.com',fontsize=16)plt.tight_layout()plt.show()
python-pyplot库中legend函数即参数使⽤ 1.图例legend基础语法及⽤法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)Keyword Description loc Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置 prop the font property字体参数 fontsize the font size (used only if prop is ...
1. legend()——添加图例 plt.plot(x,y,ls=":",c='r',lw=1,label="test_line1") # 显示图例 upper:上 lower:下 center:居中 right:右 left:左 空格隔开进行组合 plt.legend(loc="lower left") 1. 2. 3. 4. bar()——柱状图 # 准备数据 x = np.arange(0,9) y = np.random.randint(0...
ax.spines['left'].set_position(('data', 6)) # 移动左边线,'data' 表示移动到交叉轴的指定坐标 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 5.设置双坐标轴 双坐标轴一般用于复合图表,同时表示两种图表的指标量纲不一,经典的使用场景如帕累托图。使用中,需要对原有的ax使用.twinx()方法生成ax2,再利用ax2进行...
ax.set_rlabel_position(-22.5) # get radial labels away from plotted line ax.grid(True) ax.set_title("A line plot on a polar axis", va='bottom') plt.show() 17、自动图例(Legend) legend()命令自动生成图例,并带有与MATLAB兼容的图例布局命令。
4.图例注释plt.legend 5.创建子图subplot/subplots+grid背景网格: 6.图中图add_axes+图标题set_title 7.曲线和文本标注plt.annotate和plt.text简单例子 8.散点图、条形图 9.等高线 10.图片显示 画图简易教程 1.引入包 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
legends:Legend 对象列表,用于显示图示; lines:Line2D对象列表; patches:Patch对象列表; texts:Text 对象列表,用于显示文字; from matplotlib.lines import Line2D import matplotlib.pyplot as plt # 通过axis来更改坐标轴 plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) ...
set_position(('data',0)) # legend plt.legend(loc='upper left',frameon=False) # annotate some points t = 2*np.pi/3 plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--") plt.scatter([t,],[np.cos(t),],50,color='blue') plt.annotate(r'$\cos(\...
plt.legend(['MA5', 'MA10']) # 定义交易策略 def trade(stock_data, ma_5, ma_10): # 创建交易信号数组 signals = np.zeros(len(stock_data)) # 遍历每个交易日 for i in range(len(stock_data)): # 如果MA5大于MA10,则买入 if ma_5[i] > ma_10[i]: ...