在ax.legend()的参数中有一个调整位置的参数loc,默认情况下loc='best',即matplotlib会根据图自动调整最适合的位置,但是着不一定就满足我们的需求。通常在批量出图时,我们往往希望图例都统一放在图片的同一位置,这时候就需要设置固定的位置。 1.1.1使用loc的固定的设置 ax.legend()中的loc参数提供了11个固定的方位...
在Python中,使用Matplotlib库的pyplot模块可以绘制各种类型的图形。调整图例(legend)的位置和大小可以通过一些方法和参数来实现。 图例位置调整: plt.legend(loc='upper right'):将图例放置在右上角。其他可选位置参数包括'upper left'、'upper right'、'lower left'、'lower right'等。 plt.legend(bbox_to_ancho...
2 调整 matplotlib 的图例位置(图外 正下方 2×2 平铺): # 画图 sns.set_style("whitegrid") plt.figure() # base policy 的 rack out 采用红色虚线 plt.plot(base_data['step'], base_data['rack_out'], color='indianred', ls='-.', label='Rack Outlet Temperature \nof Base Policy') # ba...
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两个数据系列的标记,可以将...
import matplotlib.pyplot as plt plt.legend([’图例’],loc=’lower center’) 二、参数bbox_to_anchor 上面loc参数只能够控制图例摆放在图像窗口上下左右的边缘位置,而bbox_to_anchor这个参数则是用来调整图例距离原本位置的。它需要接收的值是元组类型,而该元组需要有两个元素,这两个元素的可以为整数和浮点数...
在使用matplotlib进行数据可视化时,为使得可视化结果直观清晰,我们需要给视图中的不同数据添加图例说明。plt.legend()函数主要的作用就是给视图加上图例,示例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
在做实验绘图的过程中,经常要进行图例的调整,一般关于matplotlib的问题都记录在《matplotlib绘图问题》中,但是考虑到这部分内容比较多,就单独列出来进行记录。 自定义图例 调整图例部分的风格 图例放置在axes外面 多个子图共享图例 1. 遇到的问题 1.1 自定义图例 ...
importmatplotlib.pyplotasplt#设置图片大小plt.figure(figsize=(10,6))bwith=1#边框宽度设置为2ax=plt...
Python matplotlib绘图设置图例 一、语法简介 plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10) #edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小'''设置图例位置loc参数简介...