matplotlib的基本用法(四)——设置legend图例

本文介绍了使用Matplotlib进行数据可视化的基础操作,包括如何绘制线性图表和抛物线图表,设置图表样式如颜色和线型,以及如何调整坐标轴范围、标签和刻度等。

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文章作者:Tyan
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本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。

  • Demo
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘制普通图像
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x**2

plt.figure()
# 在绘制时设置lable, 逗号是必须的
l1, = plt.plot(x, y1, label = 'line')
l2, = plt.plot(x, y2, label = 'parabola', color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')

# 设置坐标轴的取值范围
plt.xlim((-1, 1))
plt.ylim((0, 2))

# 设置坐标轴的lable
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')

# 设置x坐标轴刻度, 原来为0.25, 修改后为0.5
plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5))
# 设置y坐标轴刻度及标签, $$是设置字体
plt.yticks([0, 0.5], ['$minimum$', 'normal'])

# 设置legend
plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')
plt.show()
  • 结果

设置结果图

参考资料

  1. https://www.youtube.com/user/MorvanZhou
### 如何在 Matplotlib设置 Legend 样式和位置 Matplotlib 提供了灵活的方式来自定义图例的位置、大小及其样式。通过 `plt.legend()` 函数可以实现这些自定义需求。 #### 设置图例位置 为了指定图例的具体位置,`loc` 参数用于指示预设的最佳位置之一;而更为精确的位置控制可以通过 `bbox_to_anchor` 参数来完成。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.plot([0, 1], [0, 1]) plt.legend(['A simple line'], loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.05, 1)) ``` 这段代码中的 `bbox_to_anchor` 使用了一个元组 `(1.05, 1)` 来微调图例外部边界框相对于图表区域的位置[^3]。 #### 控制图例边框 如果希望隐藏或显示图例周围的矩形边框,则可通过 `frameon` 参数来进行配置。当此参数被设定为 `False` 时,将会移除默认绘制的方框: ```python plt.legend(frameon=False) ``` 这使得图例看起来更加简洁,尤其适用于那些不需要额外视觉分隔符的情况[^4]。 #### 调整图例字体和其他属性 除了上述提到的内容外,还可以进一步调整图例文字的颜色、字号以及其他外观特性。下面是一个综合应用的例子: ```python from matplotlib.font_manager import FontProperties fontP = FontProperties() fontP.set_size('small') plt.legend(prop=fontP) # 或者直接传递字典给 prop 关键词参数 plt.legend(prop={'size': 'small'}) ``` 这里展示了两种不同的方法去改变图例内文本的尺寸——一种是先创建一个 `FontProperties` 对象再对其进行修改,另一种则是简单地传入包含所需样式的字典[^1]。
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