Matplotlib+bar(categories, values)+legend()+text(x, y, label, ha, va)+show()Numpy+array(data) 总结 通过上述步骤,你已经成功创建了一个带有数据标签的条形图,并为其添加了图例。使用Matplotlib可以方便地进行数据可视化,无论是创建条形图、折线图还是散点图。希望本教程能够帮助你更好地理解如何使用Matplotl...
在Python的Matplotlib库中,我们可以通过各种参数设置来定制我们的数据可视化图形。这些参数包括图片大小、颜色、标题、纵横坐标、画布和绘图区域背景颜色以及Legend(图例)等。下面我们将一一介绍这些参数的设置方法。 图片大小Matplotlib允许你通过调整’figsize’参数来改变图像的大小。这是一个元组,表示图像的宽度和高度(以英...
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文档了解更多关于loc参数的选项。
importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False %matplotlib inline plt.plot(x,x) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) # 直接传入legend plt.legend(['...
Python Matplotlib自定义Legend实现流程 目标 教会刚入行的小白如何使用Python的Matplotlib库实现自定义Legend。 步骤 下面是整个实现流程的步骤: 接下来,我们将详细介绍每个步骤的操作和代码示例。 Step 1: 导入所需的库 首先,我们需要导入Matplotlib库和NumPy库,以便使用它们的功能。
1.python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法 用python的matplotlib画出的图,一般是需要保存到本地使用的。如果是用show()展出的图,再右键保存,这样的图是失帧而非矢量的 保存矢量图的方法是使用函数savefig(),官方资料:savefig) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
在matplotlib中,可以使用legend(函数来创建和设置图例。本文将详细介绍legend(函数的参数。 legend(函数的基本语法如下: ```python legend(handles=None, labels=None, loc='best', frameon=True, fancybox=False, shadow=False, framealpha=None, **kwargs) ``` 下面对各个参数进行详细解释: 1. handles:指定...
# 图例标题 bbox_to_anchor # the bbox that the legend will be anchored. # 指定图例在轴的位置 bbox_transform) # the transform for the bbox. # transAxes if None. matplotlib 的 legend 官网:https://matplotlib.org/users/legend_guide.html...
在matplotlib 中 legend 用于设置图形中的图例,其常见用法如下: legend(loc # Location code string, or tuple (see below). # 图例所有figure位置。 labels # 标签名称。 prop # the font prop
%matplotlib inline x=np.arange(1,20) plt.xlabel('示例x轴') plt.ylabel('示例y轴') 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。