关于使用matplotlib-legend方法失效问题

本文介绍了在使用Matplotlib绘制图表时遇到的legend方法失效问题,并分享了一个有效的解决方案。通过参考StackOverflow上的文章,最终成功解决了这一难题。

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### 电子元器件失效率与应力之间的影响关系 #### 失效分析的重要性 失效分析对于提升半导体器件的可靠性至关重要。通过详细的测试和实验,可以确定具体的失效形式以及背后的物理和化学机制[^1]。 #### 应力对失效率的具体影响 不同的材料在制造过程中会受到不同程度的应力作用,这些应力可能导致最终产品的失效。例如,在陶瓷、玻璃、塑料等不同材质中,由于其各自独特的机械性能差异,当承受超过一定限度的压力或其他类型的外加负荷时,可能会引发诸如陶瓷开裂或BGA焊点断裂等问题。每种情况都有特定的应力阈值,一旦超出这个范围就容易发生失效现象[^3]。 #### 数据监测的作用 为了有效预防此类问题的发生,可以通过对应变数据进行持续性的收集与评估来识别潜在的风险因素,并据此调整生产工艺中的各项参数,从而确保实际工作条件下的应力水平保持在一个安全区间内。这不仅有助于降低成品在现场使用的失败概率,同时也能够促进整体质量管理水平的进步。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设一组关于应力大小及其对应的失效率的数据 stress_levels = np.linspace(0, 100, num=50) # 不同级别的应力值 failure_rates = (np.exp(stress_levels / 50)) * 0.01 # 对应于各个应力等级下估计出来的失效率 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(stress_levels, failure_rates, label='Failure Rate vs Stress Level') plt.title('Relationship Between Failure Rate and Applied Stress on Electronic Components') plt.xlabel('Applied Stress Levels (%)') plt.ylabel('Estimated Failure Rates ') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 此图展示了随着施加给电子组件上的应力增加,预计失效率也会随之上升的趋势。这种趋势表明了两者间存在正向关联性——即较高的应力通常伴随着更高的失效率风险。
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