y2 = np.cos(x)# 创建包含两个子图的图表fig, axs = plt.subplots(2)# 在第一个子图中绘制 sin(x)axs[0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue') axs[0].set_title('Sine Function')# 设置图例样式legend = axs[0].legend(loc='upper left', fontsize='x-large', frameon=False, ...
如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend 输入更多参数. 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保, 在上面的代码 plt.plot(x, y2, label=‘linear line’) 和 plt.plot(x, y1, label=‘square line’) 中有用变量 l1 和 l2 分别存储起来. 而且...
在这段代码中,label参数用于设置图例的标签,legend函数用于显示图例。 2.3. 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]plt.plot(x,y,label='Prime Numbers')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Plot with Labels')plt.legend()plt.show() 1. 2...
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...
当在单个子图中有多条线、多组标记等时,它们尤其有用。当调用ax.legend()时,每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。像ax.scatter()和ax.plot()这样的绘图函数将label作为参数,默认情况下,这是创建图例时使用的标签。
plt.plot(x,y1,label='up') plt.plot(x,y2,label='down') plt.legend()#添加图例 还可以这么做: L1,=plt.plot(x,y1,label='up') L2,=plt.plot(x,y2,label='down') plt.legend(handles=[L1,L2],labels=['up','down'] ,loc='best')#添加图例 注意:L1后边一定要有","。 handles中是要...
plot(x, y3, marker='o', label='$y=y2*1.5$') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() 当运行上述代码时,将得到以下使用IEEE推荐样式的绘图。 应用scienceplots IEEE风格后的Matplotlib折线图。 使用SciencePlots绘制直方图 在前面的示例中,本文探讨了如何将样式应用于线型图。 但是...
plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 添加图例 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...
看到了吗，上面就是咱们所编写的“栗子”程序，上面程序第15行和第16行分别调用plot()函数对曲线进行了叠加显示，然后在第19行调用legend()函数来显示图表的图例，且在legend()函数中对关键字位置参数loc进行了设置，赋值为“lower left”，表示将图例显示设置在左下角，在第22行则调用title()函数将图表的标题进行...
(num=2, dpi=120)plt.title(r"Fonction $\mu$(x) et sa spline cubique pour différents degrés")x_=np.linspace(start=0, stop=1, num=50+1)y_=np.array(np.sin(x_)) plt.plot(x_,y_,y_, color='r', label=f"n=50")plt.legend(loc=(1.04,0.5))plt.show() 它产生了两个相同的...