loc:用于设置图例的位置。Matplotlib提供了多种预设的位置选项,如’best’、’upper right’、’lower left’等。您还可以通过传入一个元组来指定图例的位置坐标。 frameon:用于控制是否显示图例边框。如果您希望隐藏边框,可以将该参数设置为False。 ncol:用于设置图例中每一行显示的列数。例如,如果您希望在图例中显示...
在Python中,设置图例(legend)的位置可以通过Matplotlib库的legend()函数来实现,并使用loc参数来指定图例的位置。 具体来说,loc参数可以接受多种字符串值,如'upper right'、'upper left'、'lower left'、'lower right'等,来指定图例在图表中的位置。此外,还可以通过bbox_to_anchor参数来进一步微调图例的位置,使其...
# 设置图例位置为左上角 plt.legend(loc='upper left') # 显示图表 plt.show() 在这个示例中,我们使用loc='upper left'将图例位置设置为左上角。Matplotlib还提供了其他一些可选的位置选项,例如loc='best'表示自动选择一个合适的位置,loc='lower right'表示将图例放置在右下角等。您可以通过查看Matplotlib文档...
如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend 输入更多参数. 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保, 在上面的代码 plt.plot(x, y2, label=‘linear line’) 和 plt.plot(x, y1, label=‘square line’) 中有用变量 l1 和 l2 分别存储起来. 而且...
在图中的位置如下图所示 所以这个参数可以设置大概的图例位置,如果这就可以满足要求,那么第二个参数不要也行。 第二个参数bbox_to_anchor被赋予的二元组中,num1用于控制legend的左右移动,值越大越向右边移动,num2用于控制legend的上下移动,值越大,越向上移动。用于微调图例的位置。
根据Wiley的关于图像的指导准则,一般折线图的dpi设置为600,而图像的dpi设置为300。 2.Python_matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧 用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明。如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置。 如何将该legend移到图像外侧,有多种方法,这里介绍一种。
1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
1.图例legend基础语法及用法 legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) (1)设置图例位置 使用loc参数 plt.legend(loc='lower left') 0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' 4: ‘lower right' ...
matplotlib.pyplot.legend 方法1自动检测 方法2为现有的Artist添加 方3显示添加图例 控制图例的输入 为一类Artist设置图例 Legend 的位置 loc, bbox_to_anchor 一个具体的例子 同一个Axes多个legend Legend Handlers 自定义图例处理程序 函数链接 import numpy as np ...