matplotlib中plt.legend等的使用方法

legend()的一个用法: 当我们有多个 axes时,我们如何把它们的图例放在一起呢?? 我们可以这么做: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 11) fig = plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(2, 1, 1) ax2 = plt.subplot(2, 1, 2) l1, = ax1.plot(x, x*x, 'r') #这里关键哦 l2, = ax2.plot

ax.legend()作用:在图上标明一个图例,用于说明每条曲线的文字显示 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in range(5): #ax.plot(x, i * x, label='y=%dx' %i) ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) ax.le

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['image.interpolat

plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种: color: 颜色 linestyle: 线条样式 marker: 标记风格 markerfacecolor: 标记颜色 markersize: 标记大小 备注: color = linestyle =  (linestyle = 'none' 或 linestyle = ' '    表示没有线条) marker = 原文地址:https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefei

目录 matplotlib.pyplot.legend 方法1自动检测 方法2为现有的Artist添加 方3显示添加图例 控制图例的输入 为一类Artist设置图例 Legend 的位置 loc, bbox_to_anchor 一个具体的例子 同一个Axes多个legend Legend Handlers 自定义图例处理程序 函数链接 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.pyplot.legend 在开始教程

最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用

使用柱状图显示三日电影的票房信息 要显示的数据为2018年12月7日-9日四场电影的票房信息 四场电影分别为:无名之辈,狗十三,毒液:知名守卫者,憨豆特工3 2018年12月7日四场电影票房分别为:[991.94, 375.64, 200.48, 73.27] 2018年12月8日四场电影票房分别为:[1908.22, 547.61, 466.23, 193.8] 2018年12月9日四场电影票房分别为:[1532.87, 525.63, 332.35, 170.57] 本次绘图思路: 1.x轴

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

1.matplotlib中如果只画一张图的话,可以直接用pyplot,一般的做法是: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20,8),dpi=90) # 设置画布大小及像素 plt.xticks()  # 设置x坐标刻度 plt.yticks() # 设置y坐标刻度 plt.xlabel() # 设置x坐标名 plt.ylabel() # 设置y坐标名 plt.title() # 设置主题 plt.plot() # 画图 plt