Python中所有子图标签Legend显示详解

在数据可视化中，图例（legend）是一个非常重要的元素，它能够帮助读者理解图表中不同元素的含义。特别是在使用Python进行可视化时，matplotlib库是一个非常强大的工具，能够轻松创建包含多个子图的图表，并在每个子图中显示图例。本文将详细介绍如何在Python的matplotlib库中为所有子图显示标签legend，包括理论概述和详细的代码示例。

一、理论概述

1.图例（Legend）的作用

• 图例用来解释绘图中各种元素的符号，帮助观众理解每种线条、颜色或符号代表的数据。例如，在一个折线图中，通过图例可以清晰地了解到每一条线代表的是哪个数据集。

2.matplotlib中的legend函数

• matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)：用于创建图例。
• loc参数：设置图例的位置，如'upper right'、'lower left'等。
• fontsize参数：设置图例的字体大小。
• frameon参数：设置是否显示图例边框。
• edgecolor和facecolor参数：分别设置图例边框和背景的颜色。
• title参数：设置图例的标题。

3.在多个子图中显示图例

• 使用plt.subplots()方法创建包含多个子图的图表。
• 每个子图可以单独调用legend()方法显示图例。
• 也可以使用fig.legend()方法在整个图形上方添加一个全局图例。

二、代码示例

以下是一个详细的代码示例，展示了如何在多个子图中显示图例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
 
# 创建包含两个子图的图表
fig, axs = plt.subplots(2)
 
# 在第一个子图中绘制 sin(x)
axs[0].plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue')
axs[0].set_title('Sine Function')
axs[0].legend()  # 添加图例
 
# 在第二个子图中绘制 cos(x)
axs[1].plot(x, y2, label='cos(x)', color='orange')
axs