plt.plot(data, 'k--', label = 'Default') plt.plot(data, 'k-', drawstyle = 'steps-post', label = 'steps-post') plt.legend(loc='best') #在合适的位置放置图例。 设置标题,轴标签,刻度以及刻度标签。 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(randn(1000).cumsum()) ...
# Add l1 as a separate artist to the axes plt.gca().add_artist(l1) import matplotlib.pyplot as plt line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4) # 为第一个线条创建图例 first_legend = plt.legend(...
6))plt.plot(x,y1,label='Sin(x)',color='blue')plt.plot(x,y2,label='Cos(x)',color='orange')plt.plot(x,y3,label='Damped Sin(x)',color='green')# 添加图例plt.legend(title='函数类型
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 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(['生活','...
1,11,1)2plt.figure()3plt.title(u'训练性能', fontproperties=font)4plt.plot(x, x * 2, label=u'训练误差')5plt.plot(x, x * 3, label=u'验证误差')6plt.ylabel(u'误差', fontproperties=font)7plt.xlabel(u'训练次数', fontproperties=font)8plt.legend(prop =font)9fig_name = save_path...
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。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-ser...
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，我想要把图例单独单个显示，拆分出来，这里重要的代码就是，获取到legend ，调用add_artist方法，不然会被覆盖掉，到...
import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1) l1,=ax.plot(df1["day"],df1["南京"],marker="o")#这里注意是l1,一定要以逗号结尾,下面会解释 l2,=ax.plot(df1["day"],df1["无锡"],marker="o") ax.set_xticklabels(np.arange(1,32,1)) ax.legend(handles...
将绘制的直线坐标传递给函数plot()。 通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 ...
plt.legend(df1.columns) p = plt.plot(df1[:i].index, df1[:i].values)#note it only returns the dataset, up to the point i foriinrange(0,4): p[i].set_color(color[i])#set the colour of each curveimport matplotlib.animation as ani ...