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(x) y2 = np.cos(x)...
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...
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_...
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。
python matplotlib制图label的位置 matplotlib设置legend 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...
ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8]) ax1.legend(loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.2),ncol=3) 4.案例:显示多图例legend import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.uniform(-1, 1, 4) ...
Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示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。 如图,红色标注部分就是 Legend 图例。 在之前的一篇文章 Matplotlib 系列之「绘制函数图像」 中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析,希望读者能先去了解一下。
Python_matplotlib画图时图例说明（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='$y = %ix$' %...
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...
import matplotlib.pyplot as plt # figure fig1 = plt.figure(num=11) # x x = np.linspace(-5, 5, 20) # y1 y = x * 2 + 1 # 绘图y plt.plot(x, y) # figure fig12 = plt.figure(num=12) # y2 y2 = x ** 2 plt.plot(x, y2) ...