热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

图表图例的语法与配置方法详解

本文详细介绍了图表图例的语法与配置方法,包括如何通过`loc`参数设置图例的位置。具体位置选项包括:'best'(自动选择最佳位置)、'upperright'、'upperleft'、'lowerleft'和'lowerright'等。此外,还探讨了其他高级配置选项,如图例的字体大小、边框样式和透明度等,以帮助用户更好地定制图表图例。


(1)设置图例位置
使用loc参数
plt.legend(loc=‘lower left’)


0‘best’
1‘upper right’
2‘upper left’
3‘lower left’
4‘lower right’
5‘right’
6‘center left’
7‘center right’
8‘lower center’
9‘upper center’
10‘center’

(2)设置图例字体
#设置字体大小
fontsize : int or float or {‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ‘xx-large’}

(3)设置图例边框及背景
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


  1. 案例:设置图例legend到图形边界外

#主要是bbox_to_anchor的使用
box = ax1.get_position()
ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8])
ax1.legend(loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.2),ncol=3)

  1. 案例:显示多图例legend

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.uniform(-1, 1, 4)
y = np.random.uniform(-1, 1, 4)
p1, = plt.plot([1,2,3])
p2, = plt.plot([3,2,1])
l1 = plt.legend([p2, p1], ["line 2", "line 1"], loc='upper left')
p3 = plt.scatter(x[0:2], y[0:2], marker = 'D', color='r')
p4 = plt.scatter(x[2:], y[2:], marker = 'D', color='g')
# This removes l1 from the axes.
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)

在这里插入图片描述
3. 案例:

import matplotlib.pyplot as plt
line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--')
line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4)
# 为第一个线条创建图例
first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1)
# 手动将图例添加到当前轴域
ax = plt.gca().add_artist(first_legend)
# 为第二个线条创建另一个图例
plt.legend(handles=[line2], loc=4)
plt.show()

在这里插入图片描述

原文链接https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78641290,感谢作者辛勤付出,仅作笔记使用,侵删







推荐阅读
  • Python处理Word文档的高效技巧
    本文详细介绍了如何使用Python处理Word文档,涵盖从基础操作到高级功能的各种技巧。我们将探讨如何生成文档、定义样式、提取表格数据以及处理超链接和图片等内容。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java中org.neo4j.helpers.collection.Iterators.single()方法的功能、使用场景及代码示例,帮助开发者更好地理解和应用该方法。 ... [详细]
  • Explore how Matterverse is redefining the metaverse experience, creating immersive and meaningful virtual environments that foster genuine connections and economic opportunities. ... [详细]
  • 技术分享:从动态网站提取站点密钥的解决方案
    本文探讨了如何从动态网站中提取站点密钥,特别是针对验证码(reCAPTCHA)的处理方法。通过结合Selenium和requests库,提供了详细的代码示例和优化建议。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在Linux系统上安装和配置Smokeping,以实现对网络链路质量的实时监控。通过详细的步骤和必要的依赖包安装,确保用户能够顺利完成部署并优化其网络性能监控。 ... [详细]
  • 本文介绍了Java并发库中的阻塞队列(BlockingQueue)及其典型应用场景。通过具体实例,展示了如何利用LinkedBlockingQueue实现线程间高效、安全的数据传递,并结合线程池和原子类优化性能。 ... [详细]
  • PHP 过滤器详解
    本文深入探讨了 PHP 中的过滤器机制,包括常见的 $_SERVER 变量、filter_has_var() 函数、filter_id() 函数、filter_input() 函数及其数组形式、filter_list() 函数以及 filter_var() 和其数组形式。同时,详细介绍了各种过滤器的用途和用法。 ... [详细]
  • Python 异步编程:深入理解 asyncio 库(上)
    本文介绍了 Python 3.4 版本引入的标准库 asyncio,该库为异步 IO 提供了强大的支持。我们将探讨为什么需要 asyncio,以及它如何简化并发编程的复杂性,并详细介绍其核心概念和使用方法。 ... [详细]
  • 本文详细记录了在基于Debian的Deepin 20操作系统上安装MySQL 5.7的具体步骤,包括软件包的选择、依赖项的处理及远程访问权限的配置。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用Objective-C结合dispatch库进行并发编程,以提高素数计数任务的效率。通过对比纯C代码与引入并发机制后的代码,展示dispatch库的强大功能。 ... [详细]
  • 本文详细介绍如何使用Python进行配置文件的读写操作,涵盖常见的配置文件格式(如INI、JSON、TOML和YAML),并提供具体的代码示例。 ... [详细]
  • Java 中 Writer flush()方法,示例 ... [详细]
  • Java 类成员初始化顺序与数组创建
    本文探讨了Java中类成员的初始化顺序、静态引入、可变参数以及finalize方法的应用。通过具体的代码示例,详细解释了这些概念及其在实际编程中的使用。 ... [详细]
  • 本文介绍如何使用Perl编写一个简单的爬虫,从丁香园网站获取意大利的新冠病毒感染情况。通过LWP::UserAgent模块模拟浏览器访问并解析网页内容,最终提取所需数据。 ... [详细]
  • 实用正则表达式有哪些
    小编给大家分享一下实用正则表达式有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下 ... [详细]
author-avatar
我爱你2602912303
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有