上面的代码示例中,我们通过设置prop={'size': 12}来将legend的字体大小设置为12。可以根据实际需求调整字体大小的数值。 3. 使用fontsize参数设置字体大小 importmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据x=[1,2,3,4,5]y1=[1,4,9,16,25]y2=[2,5,10,17,26]# 绘制折线图plt.plot(x,y1,label='Line 1'...
在此代码段中,我们使用plt.plot函数来绘制曲线,同时通过label参数为每条曲线指定图例标签。 步骤4:添加图例并设置字体大小 现在,我们将添加图例,并设置字体大小。在Matplotlib中,可以通过fontsize参数来控制图例的字体大小。 # 添加图例plt.legend(fontsize=12)# 添加图例并设置字体大小 1. 2. 这里的fontsize参数值...
plt.legend(loc='best',title='figure 1 legend') #去掉图例边框 2.legend面向对象命令 (1)获取并设置legend图例 plt.legend(loc=0, numpoints=1) leg = plt.gca().get_legend() #或leg=ax.get_legend() ltext = leg.get_texts() plt.setp(ltext, fontsize=12,fontweight='bold') (2)设置图例 ...
importplotly.expressaspx # load tips dataset df=px.data.tips()# create a scatter plotwithsize-scaled markers fig=px.scatter(df,x='total_bill',y='tip',size='size',color='sex',title='Tips Data')# customize plot layout fig.update_layout(legend_font_color='green',legend_font_size=14)#...
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,...
plt.plot(x, y2, label=’Line 2’, fontsize=12) # fontsize参数设置字体大小为12磅font = FontProperties(fname=’/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans-Bold.ttf’, size=14) # 设置字体为黑体,大小为14磅(需要将字体文件路径修改为您本地的黑体字体文件路径)plt.legend(fontproperties=font) #...
在Python中,使用matplotlib库绘制图表时,图例(legend)的图标大小可以通过调整handlelength和handletextpad等参数来实现。下面我将详细解释如何调整图例图标的大小,并给出相应的代码示例。 1. 导入必要的Python绘图库 首先,我们需要导入matplotlib库,这是Python中进行数据可视化的常用库。 python import matplotlib.pyplot as...
plot([1,2,3], label="test1") ax1.legend(loc=0, ncol=1, bbox_to_anchor=(0, 0, 1, 1), prop = fontP,fancybox=True,shadow=False,title='LEGEND') plt.show() 从图中可以看出,Fontsize 中的设置不会影响 Legend Title 的字体大小。
plt.plot(x, y1, marker='o', label='Prime Numbers') plt.plot(x, y2, marker='s', label='Even Numbers') # 添加图例,并自定义图例 plt.legend(loc='upper left', fontsize='large', title='Number Types', shadow=True, frameon=True) ...
plt.legend() # 添加标题和轴标签 plt.title('cjavapy Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 使用 plt.draw() 显示画布 plt.draw() # 显示图表 plt.show() 2、散点图(Scatter Plot) 绘制散点图(Scatter Plot)是一种常用的方法来探索和展示数据集中各个数据点的分布。散点图...