接下来,我们可以使用plot函数来绘制图形。这里我们以绘制一条简单的曲线为例。代码如下所示: x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]plt.plot(x,y,label='y=x^2') 1. 2. 3. 步骤四:创建并调整图例大小 在绘制图形之后,我们需要创建图例,并对图例的大小进行调整。可以使用plt.legend()函数来创建图例,并...
axs[0].set_title('Sine Function')# 设置图例样式legend = axs[0].legend(loc='upper left', fontsize='x-large', frameon=False, edgecolor='blue', facecolor='lightgray')# 在第二个子图中绘制 cos(x)axs[1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='orange') axs[1].set_title('Cosine Fun...
python plot legend用法 在Python的matplotlib库中,可以使用`legend()`函数来添加图例。以下是一些基本的用法: 1.添加图例到当前图形: ```python import as plt 绘制一条线,并为其添加图例 ([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9], label='y = x^2') () () ``` 2.使用`loc`参数指定图例的位置: `...
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,y,label='Data') 1. 步骤4:设置legend字体 在第四步中,我们将设置legend的字体。 plt.legend(fontsize='large') 1. 步骤5:显示图形 最后一步,我们需要显示绘制好的图形。 plt.show() 1. 状态图 导入必要的库创建数据绘制图形设置legend字体显示图形 ...
scatterpoints the number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条⽬创建的标记点数 scatteryoffsets a list of yoffsets for scatter symbols in legend 为散点图图例条⽬创建的标记的垂直偏移量 frameon If True, draw the legend on a patch (frame).控制是否应在图例周围绘制框架 fa...
这些参数包括图片大小、颜色、标题、纵横坐标、画布和绘图区域背景颜色以及Legend(图例)等。下面我们将一一介绍这些参数的设置方法。 图片大小Matplotlib允许你通过调整’figsize’参数来改变图像的大小。这是一个元组,表示图像的宽度和高度(以英寸为单位)。例如: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10...
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...
简介:在Python的Matplotlib库中,`plt.legend()`函数用于显示图例,提供了一个方法来为图表中的线条、标记和图形添加描述性的标签。通过使用`plt.legend()`,用户可以控制图例的外观和位置,以便更好地解释和标识图表中的数据系列。本文将详细介绍`plt.legend()`函数的作用、用法和常见参数设置,帮助读者更好地理解和应...
plt.legend()函数的常见用法如下: 添加默认图例:plt.legend()函数可以在当前图表的最佳位置添加默认图例,该图例根据数据系列的标签自动生成。例如: import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图表 plt.plot(x, y1, label='Curve 1') plt.plot(x, y2, label='Curve 2') # 添加图例 plt.legend() # 显示...