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...
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: `...
plt.plot(df['x'],df['cos(x)'],label='cos(x)') plt.legend() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 我们通过numpy的linspace方法生成数据再通过pandas对数据进行DataFrame化再带入plot()函数,此处需要讲的就是图例的命名方法,通过在函数中写入label参数,确定...
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...
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...
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...
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...
plt.plot(x,x*4) # 直接传入legend plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱']) plt.show() 具体实现效果: 6. 调整颜色-color 传颜色参数,使用 plot() 中的 color 属性来设置,color 支持以下几种方式。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...