plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1) # Add l1 as a separate artist to the axes plt.gca().add_artist(l1) import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1...
Python中使用legend()函数的方法-import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # X-axis values x = [1, 2, 3, 4, 5] # Y-axis values y = [1, 4, 9, 16, 25] # Function to plot plt.plot(x, y) # Function add a legend plt.legend(['single element']) # function to show...
scatterpoints the number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条⽬创建的标记点数 scatteryoffsets a list of yoffsets for scatter symbols in legend 为散点图图例条⽬创建的标记的垂直偏移量 frameon If True, draw the legend on a patch (frame).控制是否应在图例周围绘制框架 fa...
plot(x, y, x, ym1, x, ym2, 'o') #设置线的属性 plt.setp(lines[0], linewidth=1) plt.setp(lines[1], linewidth=2) plt.setp(lines[2], linestyle='-',marker='^',markersize=4) #线的标签 plt.legend(('No mask', 'Masked if > 0.5', 'Masked if < -0.5'), loc='upper ...
lines = plt.plot(x, y, x, ym1, x, ym2, 'o') #设置线的属性 plt.setp(lines[0], linewidth=1) plt.setp(lines[1], linewidth=2) plt.setp(lines[2], linestyle='-',marker='^',markersize=4) #线的标签 plt.legend(('No mask', 'Masked if > 0.5', 'Masked if < -0.5'...
plt.plot(x,x*x) plt.show 具体实现效果: 5. 添加图例-legend 当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend 接口来实现。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] ...
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize(10, 6)) # 定义画布大小 plt.plot(x, y, c='k', linewiidth=12, label='***') # 绘制折线图,并定义线型颜色、宽度、标签 plt.legend(loc='upper right') # 显示线型标签,并注明在图中的位置loc,如右上'upper right',百度plt.legeng即可 plt...
plt.plot(x,np.cos(x)) #在ax1里画第2个图。 ax2 =fig.add_subplot(2,2,2) # 如果第2次为(3,2,1),画布可能有重叠的地方。 plt.plot(x,np.sin(x*0.5))# 在ax2里画图 plt.scatter(x,np.sin(x),label='SCATTER') # 散点图
第一种,调用了pyplot中的 plot() 函数和 xlim() 函数, 第二种,使用了生成的Subplot对象的两种方法 .plot 和 .set_xlim方法。 实际上,实现整个画图过程可以用两套工具来分别实现,其实这也是贯穿整个python编程的两种思路,函数式编程和对象式编程。我们在这里可以比较一下两套工具的优缺点: ...
让我们从一个简单的例子开始,了解figlegend()的基本用法: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(8,8))ax1.plot(x,np.sin(x),label='Sin')ax2.plot(x,np.cos(x),label='Cos')plt.figlegend(loc='upper right',bb...