importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(10)fig=plt.figure()ax=plt.subplot(111)foriinxrange(5):ax.plot(x,i*x,label='$y = %ix$'%i)plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1),loc=2,borderaxespad=0)plt.show() 参考链接:Python_matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧_Poul_...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) print x fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): #ax.plot(x, i * x, label='y=%dx' %i) ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) ax.legend() plt.show()...
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1), loc=2, borderaxespad=0) plt.show() 参考链接:Python_matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧_Poul_henry的博客-CSDN博客_python画图legend显示在左上角 3.Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决 可以看到放在图像右上的图例只显示了左边一小部分。
1、导入模块:import matplotlib.pyplot as plt2、定义图像窗口:plt.figure()3、画图:plt.plot(x, y)4、定义坐标轴范围:x轴:plt.xlim()/y轴:plt.ylim() lim其实就是limit的缩写5、定义坐标轴名称:x轴:plt.xlabel()/plt.ylabel()6、定义坐标轴刻度及名称:plt.xticks()/plt.yticks()7、设置图像边框颜色...
plt.legend() # 显示图表 plt.show() 在这个示例中,我们首先导入了Matplotlib库,并创建了两个数据系列y1和y2。然后使用plt.plot()函数绘制了这两条线,并分别设置了它们的标签(label)。最后,使用plt.legend()函数添加了图例。默认情况下,图例将会出现在图表的右下角。二、设置图例位置如果您希望改变图例的位置...
legend）放到图像外侧 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10)print x fig = plt.figure()ax = plt.subplot(111)for i in xrange(5):#ax.plot(x, i * x, label='y=%dx' %i)ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i)ax.legend()plt.show()
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) savefig(fname, dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w', ...
1 首先导入使用到的包，matplotlib.pyplot, numpy:2 接着设置图的大小，添加子图，figsize用于设置图的大小：3 再接着，我们使用numpy创建正弦，余弦曲线的点集合，并调用plot方法绘制：4 然后，我们只需要一行代码，plt.legend(loc='位置'), 把图例加上了：5 但是，我们可能满足于这种显示方式，我想要...
主要介绍了Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 Python matplotlib 图例说明 legend2020-09-16 上传大小:165KB 所需:50积分/C币 自考电子商务法概论模拟试卷.doc 自考电子商务法概论模拟试卷.doc ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 2, 4, 1, 6] # 绘制折线图 plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='--', color='blue') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.title('折线图') plt.grid(True) plt.legend(['数据']) plt.sho...