关于使用matplotlib-legend方法失效问题

最新推荐文章于 2024-04-21 12:45:00 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python 可视化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lming_08/article/details/48002323
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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Python 绘制柱状图【plt.bar()】（Matplotlib篇-07）
侯小啾技术博客
12-25 1667
Python 数据分析 Matplotlib篇 绘制柱状图【plt.bar()】（第6讲）
解决Jupyter Notebook中使用 matplotlib作图时中文标题无法显示或出现乱码
王敏
03-18 3228
Jupyter Notebook中使用 matplotlib中文标题无法显示或出现乱码 解决方法： 1、首先使用以下方法找到一个目录： import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() 得到目录： '/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlib...
matplotlib里面plt.plot()画图figsize、legend等不生效的问题
six66667的博客
04-15 7202
好久不写py，做个行情线，但图太小，用plt.figure()设置画布大小之后，怎么样都不生效，最后发现是因为放错了顺序，调用figure方法一定要在填充数据plot()之前。 解决完后想加个图例（legend方法）也加不上去，最后找到原因还是因为放错了顺序。（笑死，属实太菜了）虽然官网的用例很多，但平常查用的时候都一句一句地添加，没有注意先后问题。 想想也有道理，plt先准备一个画布（不管有没有数据），有了数据之后才能对应显示出图例 plt.figure(figsize=(10,6)) # (长
plt.legend()不能正常显示图例的解决方案
qq_41007457的博客
12-11 5602
plt.legend()不能正常显示图例的解决方案 情况1：只显示图例的首字母 对策：将label参数放在plot()中 情况2：多个同类型图例只显示第一个或只显示图例框格 对策：如下代码所示，在L1、L2后面要加英文逗号 情况3：多个不同类型的图例只显示第一个或显示图例框格 对策：如下代码所示，在L1后面要加英文逗号，但在L2后面不要加英文逗号
Python plt.legend绘图图例显示不全只显示一个字符
Never Settle
08-29 1万+
上原码： ax.legend(labels = 'band',loc='upper center') ax.legend(labels = 'band',loc='best') 结果图： 原因是因为将图例放到legend里了，应该放到plt.plot里，改后代码： plt.plot(timeData,intensityData,c = 'blue',linewidth = 1,label='band') ax.legend(loc='best') plt.plot(timeD
解决plt.legend(）图例显示不全以及如何将图例设置在坐标轴下方
2301_79809902的博客
09-17 1877
设置在坐标轴下方：loc=‘lower centor’会显示在坐标轴上方，子图下方中间，用bbox_to_anchor=(0.5, -0.15)调整方位，0.5表示水平方向，-0.15表示垂直方向。自己慢慢调就行，一般垂直方向-0.1到-0.2之间，具体自己慢慢试（如果设置后后看不见了，说明你的子图设置的太小了，figsize再设大点）显示不全：‘latitude(degrees_north)’只会显示l，加上[]，将其变为列表，即可全部显示。
matplotlib.legend()函数用法解析--转载自“鸡啄米的时光机”
DocVenom的博客
12-08 311
原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/qq_33221533/article/details/81431264
matplotlib
m0_73936682的博客
04-21 1326
数据分析提出问题-》准备数据-》分析数据-》获得结论-》成果可视化matplotlib：Python图形绘图库，将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更客观、更有说服力首先，导入Matplotblob包中的Pyplot模块。
Matplotlib 基础入门知识点总结
Xx_Studying的博客
11-16 1717
Matplotlib 基础入门知识点总结笔记
[Python3] Matplotlib —— (七) 配置图例
進撃の算法
05-14 1837
文章目录八、配置图例（一）选择图例显示的元素（二）在图例中显示不同尺寸的点（三）同时显示多个图例 [ Matplotlib version: 3.2.1 ] 八、配置图例 在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。 本文介绍如何在Matplotlib中自定义图例的位置与艺术风格。 图例默认配置 可以用plt.legend()命令来创建最简单的图例，它会自动创建一个包含每个图形元素的图例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt pl
MATLAB - 导出设置中大小设置失效问题的解决
罗伯特祥的博客
07-02 4320
问题叙述： 点击应用于图窗后，导出的图片大小无变化 解决方案： 取消停靠即可解决设置失效的问题
Matlab中legend函数使用
热门推荐
jk_101的博客
07-16 9万+
legend函数的功能是在坐标区上添加图例。
python画图legend_matplotlib画图时使用legend报错UserWarning: Legend does not support [
weixin_39944233的博客
12-06 2653
在画图时想要为所画的线添加legend，却遇到了报错：“UserWarning: Legend does not support [] instances.A proxy artist may be used instead.”代码如下：importmatplotlib.pyplotasplta=[1,2,3]b=[4,5,6]c=[7,8,9]plot1=plt.plot(...
matlab hleg,Matlab创建多个Legend 出错
weixin_33036495的博客
03-16 1108
我想在一个图上显示10条曲线，想分成多个legend显示曲线名称我的matlab版本为R2017a我按照如下程序进行运行，但是出错了，出错原因是错误使用 matlab.graphics.illustration.Legend/connectCopyToTree必须将图例与其关联的坐标轴框一起复制。使用 COPYOBJ 时以矢量为输入项，以便同时复制图例和坐标轴框。请问大家怎么解决，或者怎么样能实现...
Matlab贝叶斯工具箱函数冲突、函数或变量无法识别、箭头无法显示的解决办法
corinne0623的博客
04-26 9675
警告: 函数 assert 与某个 MATLAB 内置函数同名。建议您重命名该函数以避免潜在的名称冲突。 位置：path (第 109 行) 位置: addpath (第 86 行) 要不就是各种函数或变量无法识别 解决办法： 1.确定当前plotbox的路径 which plotbox G:\MATLAB\MATLAB\toolbox\FullBNT-1.0.7\bnt\KPMtools\plotBox.m 2.将plotbox所在的路径移除，再重新加入： rmpath(‘G:\MATL
使用python画散点图时报错No handles with labels found to put in legend.的解决办法
无名小秃瓢的博客
02-01 7813
在学习画散点图时，使用scatter函数绘制散点图，发现报错No handles with labels found to put in legend.翻译过来是：没有发现在图例中放置标签的句柄。即我们没有给图例设置标签。 解决办法： 给scatter函数加上参数label就ok啦 故解决画图图例显示不出来的通解就是给画图的那个函数加上label标签即可。 再举个栗子~ 画一个平平无奇的sin曲线，给他加上标签，发现报了同样的错误。 类比一下我们给plot函数加上参数label 标签就能显示啦，其他
解决No handles with labels found to put in legend
ximu__l的博客
11-04 2052
解决写程序时出现No handles with labels found to put in legend的问题
使用python画散点图时报错No handles with labels found to put in legend.解决办法
weixin_47743103的博客
08-03 819
使用python画散点图时报错No handles with labels found to put in legend.解决办法
电子元器件失效率和应力的关系
最新发布
03-08
### 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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