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
# 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...
在Python的Matplotlib库中,legend()函数用于添加图例到图表中,图例是用来解释图表中不同数据系列的标签。下面是对legend()函数中用于调整图例位置的参数的详细解释,包括示例代码和不同参数设置的影响。 1. Matplotlib的legend()函数 legend()函数是Matplotlib中用于添加图例的函数。图例用于标识图表中各个数据系列的标签,...
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。
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 ...
一、Legend 图例 添加图例 matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. 上次我们了解到关于坐标轴设置方面的一些内容,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 50) ...
matplotlib第三方库是通过legend()这个方法来创建图例并且设置它的位置、外观、名称、图例标注名称等等样式的。而在这个方法之中,loc参数就是用来设置图例基本位置的,它能够接收字符串类型以及整数类型的值。 其中字符串类型可以接收的值有十一个,其中best是默认值可以不去设置,它表示自动设置图例位置。而其余的值就是ce...
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 ...
matplotlib的legend参数与设置 以下面代码为例 loc 参数 用来调整图例的位置,如上图让图例的位置处于上边的中心处,共有十个可选参数,全部去试一遍吧。 fontsize 参数 调整图例里的字体大小,可选参数有七种。 frameon,facecolor,edgecolor 参数 分别为是否设置图例边框(默认为True),设置背景颜色,设置边框颜色(无边框...