matplotlib默认的字体其实我个人感觉不是很好看,而且导出之后贴到论文中有时候字体不符,导致一些细节上的问题。因此,我记录一下常用的matplotlib字体设置方法。它分为两个部分:一个是全局字体,plot或者scatter之后输出的图片上的所有字体的样式;再一个就是局部的,在全局的字体的基础上,设置局部(比如title、x轴、y轴、...
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 饼状图 45%25%12%18%饼状图示例ABCD 通...
plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1) # 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...
一、前言 在使用matplotlib或是df.plot()出现下面状况，原本的栏名或是图例使用中文而无法显示。常常担心用python做报告输出时产生一堆方框导致无法搬上前端吗?其实一条代码就可以解决了。二、解决办法 只要在代码加上这一句就可以了!这样就可以在legend、label、title显示中文了~顺利解决matplotlib画图无法显示中文问题。
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). ...
最后,使用 fig.update_layout()方法自定义图的图例。legend_font_color参数设置为“=red”以更改图例文本的颜色,legend_font_size参数设置为 14 以增加图例文本的字体大小。 然后使用 fig.show() 方法显示该图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 ...
你询问的是Python中如何设置legend的字体大小,没有指定具体的库,但根据常见情况和提供的tips,我假设你指的是matplotlib库。 查找matplotlib中设置legend字体大小的方法: 在matplotlib中,可以通过legend函数的fontsize参数来设置图例的字体大小。 提供设置matplotlib legend字体大小的代码示例: python import matplotlib.pyplot...
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的右下角。二、设置图例位置如果您希望改变图例的位置...
#常用设置 font1 = {'family' : 'Times New Roman','weight' : 'normal','size': 14} #图例字体 plt.legend(loc='upper right',ncol=3,prop=font1,frameon=False) #更多设置 plt.legend(loc='upper left',ncol=1,prop=font1,frameon=True, title="title", #标题 markerfirst='True', #图例标签...
font_legend = FontProperties(size='large') # 生成数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制图表 plt.figure() plt.plot(x, y1, label=r'$\sin(x)$') plt.plot(x, y2, label=r'$\cos(x)$') ...