plt.plot(x,y,label=None)# 将 label 参数设置为 None,标签将不被显示 1. 方法二:完全省略标签参数 plt.plot(x,y)# 直接省略 label 参数,标签也不会显示 1. 这两种方法都可以达到不显示图例标签的效果。 第五步:显示图表 最后,我们可以调用show函数来显示图表,完整的代码如下: importmatplotlib.pyplotasplt...
plt.plot(x,y)# 不添加 label 参数,之前的标签会显得没有作用 1. 另外,如果需要隐式处理标签,可以将其设置为 None: plt.plot(x,y,label=None)# 显式设置标签为 None 1. 6. 展示图表 最后,我们需要显示图表。可以使用以下代码: plt.title('Sine Wave Example')# 设置图表标题plt.xlabel('X-axis')# ...
解决: 1plt.figure()2plt.title(u'训练性能', fontproperties=font)3plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], label=u'训练误差')4plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差')5plt.ylabel(u'误差', fontproperties=font)6plt.xlabel(u'训练次数', fontproperties=...
解决: 1plt.figure()2plt.title(u'训练性能', fontproperties=font)3plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], label=u'训练误差')4plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差')5plt.ylabel(u'误差', fontproperties=font)6plt.xlabel(u'训练次数', fontproperties=...
= ax.plot(x, y1, color='red', label='sin')cos, = ax.plot(x, y2, color='blue', label='cos')ax.set_ylim([-1.2, 1.2])第二种方式 拆分显示sin_legend = ax.legend(handles=[sin], loc='upper right')ax.add_artist(sin_legend)ax.legend(handles=[cos], loc='lower ...
方案1：可以加到文字label上。就是你事先把分类的名和你数据字符串合并下，然后正常画就行，这样不...
ax.plot(squares,linewidth=3) # 设置图表标题并给坐标轴加上标签。 ax.set_title("平方数",fontsize=24) ax.set_xlabel("值", fontsize=14) ax.set_ylabel("值的平方", fontsize=14) # 设置刻度标记的大小。 ax.tick_params(axis='both', labelsize=14) ...
我选用的离线模式，Plotly设置为Offline模式就可以直接在Notebook里面显示了。2.制作折线图 N = 100 ...
使用plt.legend()函数手动添加图例:在绘制子图后,调用plt.legend()函数来添加图例。该函数可以接受一个包含图例标签的列表作为参数,并将图例添加到当前子图中。例如: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 创建2x2的子图 axs[0, 0].plot(x1, y1, label='...