通过label参数为每个数据系列指定标签,并在每个子图中调用legend()方法显示图例。 三、全局图例的显示 如果你想在整个图形上方添加一个全局图例,可以使用fig.legend()方法。以下是一个示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x = np.linspace(0,10,100) y1 = np.sin
幸运的是,Matplotlib提供了丰富的选项来定制图例的样式和位置。在Matplotlib中,您可以使用legend()函数来创建和配置图例。以下是一些常用的参数,可以帮助您定制图例的样式和位置: 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...
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) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() #set ...
上一节中仔细绘制了 Matplotlib 的图像结构,现在可以进行回顾一下。 Title 为图像标题,Axis 为坐标轴, Label 为坐标轴标注,Tick 为刻度线,Tick Label 为刻度注释,Legend 为图例。 设置Legend 图例 这里我们将 Legend 图例设置成 如上图中所示,即 up 对应 y = 2x + 1,是一条实线,默认颜色,down 对应 y = ...
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。 在plt.legend()函数中加入若干参数: ...
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。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) ...
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...
python中matplotlib画图图例legend的位置调整 其中,第一个参数loc,设置它可以遵循以下的表格 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...
描述: 指定图例的位置。可以是字符串(如'upper right'、'lower left'等)或数字代码。'best'表示Matplotlib会自动选择最佳位置。可选参数表如下: fontsize: 类型:str或float 默认值:rcParams['legend.fontsize'](默认为medium) 描述: 图例中文字的大小。
1,matplotlib.pyplot.legend() thanks(详文) 为图像增加图例的函数handles里是图像函数返回值。注意 l, 必须加一个逗号才能调用表示要操作的图像 labels 中可以为图例起名字,否则就用默认的labelsloc用于定位图例的位置 在matplotlib中,解决中文乱码问题 plt.show() 这里采用的是matplotlib中的font_manager方法: (1)...