legend常用属性: loc:图例摆放的位置,值请看下方文档 ncol; 图例列数,它的值决定了图例一共有多少列,详细请看下方文档 label:如果需要完全控制图例中的内容可以不写plot中的label,写在legend中,请看图中示例 其他更详细legend及属性介绍请看文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.ht...
1.loc = str类型,将legend放到9个固定的位置,左上角,右上角等等 2.loc =(float, float) ,通过设置lengend左小角相对于坐标轴的坐标,进行更精确的定位legend的位置 除了loc参数外,还有一个参数可以和loc一起使用更好的控制legend的位置,那就是bbox_to_anchor。 bbox_to_anchor参数可选值为: 1. 默认值为...
通过color_x和t_x控制每个条形的颜色和文本,draw_mybar里的y和left可以控制条形显示的位置。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据设置categories = ["A","B","C","D"] color_1="#9dc3e4"color_2="#f8cbbd"color_3="#c6e0c4"color_4="#f0bfbf"t_1="ALP"t_2="BET"t_3="GAM...
p1.plot(x,y,label="sinx",marker='o') plt.legend(loc='best') plt.grid(c='r',linestyle=':') p2=huaban.add_subplot(222) x1=np.linspace(-np.pi*2,np.pi*2,1000) y1=np.sin(x1) p2.plot(x1,y1,label="sinx",color='blue') plt.legend(loc='best') plt.grid(c='b',linestyle=...
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'] ...
'center' : 10#写在plt.legend()中,用来确定图标的位置 #添加标注 plt.plot([xo,x0],[0,y0],'k--',linewidth=2.5)#表示画出一条垂直于x轴的虚线,[xo,x0],[0,y0]表示画一条从(x0,y0) 的直线到(x0,0)的线 plt.scatter([x0,],[y0,],s=50,color='b')#表示在图中画点,s为点的大小...
legend(loc='upper left') # 设置x、y轴标志 plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') # 显示图片 plt.show() 4. 快速绘图 4.1 折线图 plt.plot() : 主要用于绘制折线图的主要函数之一。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': # 设置字体以便正确...
legend() # 要显示图例画的线的名称,需要在ax.plot()中添加参数:label # 在指定位置添加文本 ax.text(x,y,"str")# x,y的位置是根据坐标轴的数来的,可以通过transform参数更改坐标系 # 网格是否显示 ax.grid(True);# 显示 matplotlib默认支持TeX表达式(可以输入公式) matplotlib还支持使用注解(annotions) ...
1.几个负样本的数据点位置倒错 2.X轴刻度变成了乱七八糟一团鬼东西 最终解决办法 造成上述情况的原因其实是由于输入matplotlib.plot()函数的数据x_data和y_data从CSV文件中直接导入后格式为string,因此才会导致所有数据点的x坐标都被直接刻在了x轴上,且由于坐标数据格式错误,部分点也就表现为“乱点”。解决办...