自定义可视化图像中的图例位置：使用Python的`loc`参数和`bbox_to_anchor`参数

最新推荐文章于 2025-04-28 17:40:11 发布
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本文介绍了如何使用Python的matplotlib库自定义图表图例的位置。通过`loc`和`bbox_to_anchor`参数，可以将图例精确放置在图像的特定角落，如右上角。文中提供了一个散点图示例，展示了如何实现这一操作。

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自定义可视化图像中的图例位置：使用Python的loc参数和bbox_to_anchor参数

图例（legend）是可视化图像中的重要元素之一，它提供了关于图中不同元素的说明和标识。在某些情况下，我们可能希望将图例放置在图像中的特定位置，而不是默认的位置。在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建图像，并利用loc参数和bbox_to_anchor参数来自定义图例的位置。

首先，我们需要确保已经安装了matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

接下来，让我们来创建一个简单的示例图像，并将图例放置在指定位置。假设我们有一个散点图，其中包含了两个数据系列，我们希望将图例放置在图像的右上角。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
x1 =
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自定义图例位置——loc参数和bbox_to_anchor参数在Python中的应用
code_welike的博客
08-12 1724
在Python中，使用loc参数和bbox_to_anchor参数可以轻松实现图例的自定义位置。loc参数用于指定图例的粗略位置，而bbox_to_anchor参数可以进一步细调图例的位置。但是，在某些情况下，我们可能需要将图例放置在特定的位置，比如说在某个具体的坐标位置。上述代码中，我们将图例放置在右上角，并且将bbox_to_anchor参数设置为(1.0, 1.0)，表示将图例整体向右、向上移动一个与图表边缘距离为10个点的偏移量。这样，我们就可以自由地定制图例的位置，使得图表更加美观、易读。
python使用matplotlib可视化线图（line plot）、将可视化图像的图例（legend）放置在自定义指定位置，使用loc参数和bbox_to_anchor参数
data+scenario+science+insight
03-06 620
python使用matplotlib可视化线图（line plot）、将可视化图像的图例（legend）放置在自定义指定位置，使用loc参数和bbox_to_anchor参数(specify location of legend in matplotlib)
通过bbox_to_anchor精细调整图例位置(面向对象)
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10-18 1282
需求一： 图例用4列展示# 需求二： 表格填充你喜欢的任意颜色# 需求三： 调整图例和表格位置，如运行效果图所示（不要求完全一致，但应做到相似度8成以上）。# 提示：不建议使用pycharm来做实验（超出绘图区域的范围会看不到，除非你调整窗口视野），最好使用jupyter notebook来做实验1.legend()2.参数表示由图形标识构成的列表；3.参数表示由图例项构成的列表；4.loc5.参数用于精细调整图例在整张画布上的位置；6.参数表示图例的列数；7.
python图例位置_Python | 图例位置
cumtb2002的博客
07-31 8084
python图例位置Legends are one of the key components of data visualization and plotting. Matplotlib can automatically define a position for a legend in addition to this, it allows us to locate it in our re...
Matplotlib 放置legend(bbox_to_anchor)
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legend 是放置在我们的坐标边界里面的一个东西，可以在plt.legend 里面使用 loc 这个参数。 e.g. loc=“upper right”, 就放置在我们的边界盒子（bounding box）里面的右上方 ，默认的设置就是坐标轴边界的设置 （0,0）（1,1） 注解边界的默认设置就是（x0,y0,width,height）=(0,0,1,1). 为了把这个legend 放置在我们的...
关于plt.legend()中bbox_to_anchor的理解
minopus的博客
06-02 2万+
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通过bbox_to_anchor精细调整图例位置、通过bbox精细调整表格位置和大小
he_1757591701的博客
10-19 381
提示：不建议使用pycharm来做实验（超出绘图区域的范围会看不到，除非你调整窗口视野），最好使用jupyter notebook来做实验。# 需求三： 调整图例和表格位置，如运行效果图所示（不要求完全一致，但应做到相似度8成以上）。#添加图例（通过bbox_to_anchor精细调整图例位置）box_to_anchor。#添加表格（通过bbox精细调整表格位置和大小）# 需求二： 表格填充你喜欢的任意颜色。# 需求一： 图例用4列展示。
关于python 的legend图例,参数使用说明
09-17
3. 如果图例位置不合适，可以使用`loc`参数或`bbox_to_anchor`来调整。 总之，理解和掌握matplotlib中的`legend`函数及其参数对于创建清晰、易读的图表至关重要。通过适当配置，你可以使图例更加符合你的需求，从而...
matplotlib可视化之饼图plt.pie()与plt.legend()中bbox_to_anchor参数的理解
weixin_46707493的博客
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函数功能：表示离散变量各占比情况 调用方法：plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False) 参数说明：
python绘图中图例位置
最新发布
再来一下！
04-28 591
使用loc参数选择预定义的图例位置。使用参数实现更灵活的自定义位置。结合其他参数（如fontsize和ncol）进一步优化图例的外观。希望这些方法能帮助你更好地控制 Matplotlib 中的图例位置！
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我就废话不多说了，还是直接看代码吧！# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Mar 7 13:10:21 2018@author: su"""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn_groups = 2num_list = [0.8,0.80]num_list1 = [0.8,0.8]num_l...
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一文讲全python 图例位置调整参数：【loc、borderaxespad、bbox_to_anchor】，主打就是没有废话，不绕弯子，简单好懂
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