在Python的Matplotlib库中,plt.legend函数用于添加图例,以解释图表中不同数据系列或数据点的含义。以下是对plt.legend位置的详细解释,包括其作用、调整位置的主要参数以及示例说明。 1. plt.legend在matplotlib中的作用plt.legend在matplotlib中的主要作用是添加图例,图例通过标签(label)来标识图表中的不同数据系列。这有...
plt.legend(loc='best',frameon=False) #去掉图例边框 plt.legend(loc='best',edgecolor='blue') #设置图例边框颜色 plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 (4)设置图例标题 plt.legend(loc='best',title='figure 1 legend') #去掉图例边框 2.legend面向对象命令 ...
plt.legend()函数的主要作用是在图像中创建一个图例,并将其放置在指定的位置。该函数接受一个loc参数,用于指定图例的位置。下面是一个示例代码: AI检测代码解析 importmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=[1,2,3,4,5]y1=[2,4,6,8,10]y2=[1,3,5,7,9]# 绘制曲线plt.plot(x,y1,label='Line 1')pl...
l1 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,1), borderaxespad=0) l2 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,0), loc="lower left", borderaxespad=0) l3 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,0.5), loc="center left", borderaxespad=0) l4 = plt.legend(bbox_to_anchor=(0,1.02,1,0.2), loc...
使用matplotlib legend提示:ValueError: Unrecognized location ‘upper’. Valid locations are Traceback (most recentcalllast): File "09-plt-step.py", line30,in<module> plt.legend(title='参数where:',fontsize='xx-small',loc='upper') File "D:\Python\Python38\lib\site-packages\matplotlib\pyplot....
在Python中,plt.legend()函数用于为图表添加图例。图例是图表中每个数据系列的标签,用于帮助读者理解图表中的不同数据系列。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...
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.tight_layout() 2. legend怎么画,以及location描述和数字的对应关系 Making the assumption that you are using legend... When you call it use the loc keyword. E.g. plt.legend(loc=1) loc=1 places the legend in the upper right. Here are the position/number pairings: ...
只需要几行代码就可以画一张世界地图：frommpl_toolkits.basemapimportBasemapimportmatplotlib.pyplotasplt...
Pythonmatplotlib画图时图例说明（legend）放到图像外 侧详解 ⽤python的matplotlib画图时，往往需要加图例说明。如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10)fig = plt.figure()ax = plt.subplot(111)for i in xrange(5):ax....