plt.legend()

### 回答1：
这行代码用于在Matplotlib中添加图例。Matplotlib中的图例是用于标识图形中不同元素的标签，通常用于区分不同的数据系列或图形类型。

在Matplotlib中，我们可以使用`plt.legend()`函数添加图例。如果我们在使用`plt.plot()`函数绘制折线图时指定了折线的标签，那么`plt.legend()`函数会自动将这些折线的标签添加到图例中。

例如，我们可以使用以下代码绘制一条简单的折线图，并添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4, 0.5]

plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.legend()
plt.show()

这会在Matplotlib中绘制一条折线，横坐标为1到5，纵坐标为0.1到0.5，标签为`Line 1`。`plt.legend()`函数会自动将这个标签添加到图例中。我们可以通过调整参数来修改图例的位置、大小和样式等属性。

### 回答2：
plt.legend() 是用于为绘图添加图例的函数。图例是一个用来解释各个元素代表的图形，通常在绘图中使用不同的颜色或样式来表示不同的数据集或类别。

使用 plt.legend() 函数可以将图例添加到当前的图形中。默认情况下，它会自动获取当前绘图中的线条、曲线或点的标签，并将其显示在图例中。如果图像中没有设置标签，那么图例将不会显示。

函数还可以接受一些可选参数来调整图例的外观和位置。例如，可以指定图例的位置、边框、字体大小等。可以使用字符串或整数来指定图例的位置。常见的位置参数包括 "upper right"、"upper left"、"lower right"、"lower left" 和 "center"，也可以使用数字，其中 0 表示 "best"（自动选择最佳位置），1 表示 "upper right"，2 表示 "upper left"，以此类推。

此外，还可以使用 loc 参数来指定图例的位置。例如，plt.legend(loc="lower right") 将图例放在绘图区域的右下角。

除了基本的设置，还可以使用其他参数来调整图例的外观，例如设置图例的背景颜色、边框宽度、图例文本的字体大小和颜色等。

总结起来，plt.legend() 函数用于向绘图中添加图例，以便更好地解释和展示数据。它提供了许多自定义选项，可以调整图例的位置和外观，使图表更加美观和具有可读性。

### 回答3：
plt.legend()是Matplotlib库中的一个函数，用于给图形添加图例。图例是用来解释图中元素的标签或说明，使得读者可以更好地理解图形中的内容。

这个函数可以在图形中指定位置添加图例。在调用plt.legend()时，可通过传递参数来设置图例的位置、标签和样式。其中，位置参数可以使用字符串或位置码来确定图例的位置，比如：'upper right'表示图例位于右上角，'lower left'表示图例位于左下角。此外，还可以通过设置loc参数传递位置码来实现同样的效果。

要添加图例，需要先在绘图时给每个曲线指定一个label参数，用于标识该曲线在图例中的标签。然后，使用plt.legend()函数将这些标签添加到图像中。

具体用法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制曲线，并添加标签
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='曲线1')
plt.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9], label='曲线2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

以上代码将在图形中添加一个简单的图例，显示了两条曲线对应的标签。通过调用`plt.show()`函数，可以将绘制好的图像显示出来，观察添加的图例效果。

总之，plt.legend()是一个非常有用的函数，能够在Matplotlib的图形中添加图例，提升图形的可读性和信息传达效果。