import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ‘‘‘ legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. ‘‘‘ x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() #set x limits plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) # set new sticks new_sticks = np.linspace(-1, 2, 5) plt.xticks(new_sticks) # set tick labels plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3], [r‘$really\ bad$‘, r‘$bad$‘, r‘$normal$‘, r‘$good$‘, r‘$really\ good$‘]) # set line syles l1, = plt.plot(x, y1, label=‘linear line‘) l2, = plt.plot(x, y2, color=‘red‘, linewidth=1.0, linestyle=‘--‘, label=‘square line‘)#lable 就是显示的名字 # legend将要显示的信息来自于上面代码中的 label. 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例. plt.legend(loc=‘upper right‘)#所谓的图例就是标识出来线段的lable legend means 图例 # 如果想单独修改之前的label信息,给不同类型的线条设置图例的信息,我们可以在legend输入更多的参数 # 如果以下面的这种形式添加legend,我们需要担保,在上面的代码中用了l1和l2分别把他们存储了起来, # 注意这里l1,l2要用逗号来结尾,因为plt.plot()返回的是一个列表 plt.legend(handles=[l1,l2],labels=[‘up‘,‘down‘],loc=‘best‘) plt.show() #其中loc的参数有很多,‘best‘表示自动分配最佳的位置
l1 = plt.plot(x,y1,lable=‘linear line‘) 表示l1是一条线,x,y参数确定,lable表示这个线在figure里面的名称
plt.legend(loc=‘upper right‘) #plt的图例放置的位置在loc参数中
plt.legend(handles=[l1,l2],lables=[‘up‘,‘down‘],loc=‘best‘)在此代码中把l1,l2的图例调下位置,loc的参数有很多best表示的是自动调整到最佳的位置
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时间: 2024-10-10 04:35:02