plt.legend的handles

`plt.legend()` 函数的 `handles` 参数是一个可选参数，用于指定要在图例中显示的线条或标记。该参数应该是一个可迭代的对象，其中每个元素都是一个包含所需属性的对象。可以使用 `Line2D` 或 `Patch` 对象创建这些对象。

例如，如果您要在图例中显示一条红色的实线和一个蓝色的虚线，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, 'r-', label='sin')
plt.plot(x, y2, 'b--', label='cos')

# 创建包含所需属性的 Line2D 对象
line1 = plt.Line2D([0], [0], color='r', linestyle='-')
line2 = plt.Line2D([0], [0], color='b', linestyle='--')

# 指定要在图例中显示的线条
plt.legend(handles=[line1, line2])

plt.show()

在这个例子中，我们使用 `plt.Line2D` 创建了两个 Line2D 对象，然后将它们传递给 `plt.legend()` 函数的 `handles` 参数。这样就可以在图例中显示所需的线条。

相关问题

plt.legend(*scatter.legend_elements()

`plt.legend(*scatter.legend_elements())`是一个用于可视化的matplotlib函数，可以用于自动创建散点图的图例。它将散点图中所有不同分类的点聚合到一个图例中。这个函数需要传入一个散点图对象（`scatter plot object`）并且返回一个元组，其中包含两个列表。第一个列表包含图例中所有要显示的标签（`labels`），第二个列表包含所有要显示标签的颜色（`handles`） [^1]。

以下是一个例子，展示了如何使用`plt.legend(*scatter.legend_elements())`来自动生成图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
labels = np.random.randint(0, 3, 10)

# 创建散点图
scatter = plt.scatter(x, y, c=labels)
# 创建图例
plt.legend(*scatter.legend_elements())
# 显示图像
plt.show()

Plt.legend

Plt.legend是一个用于设置图例的函数。通过使用plt.legend函数，我们可以将不同的数据集或曲线标识为不同的图例，并将其显示在图形中。在引用中，有几种不同的用法可以设置图例的名称、位置和标题。

在引用中，使用了plt.legend函数来设置图例的名称和对应关系。通过传入参数p1和p2，分别代表两个数据集的绘图对象，以及对应的标签["BJ", "SH"]，我们可以将数据集标记为"BJ"和"SH"，并在图例中显示出来。

在引用中，使用了plt.legend函数来设置图例的位置。通过传入参数handles和labels，分别代表图例的绘图对象和对应的标签，我们可以自定义图例的内容。同时，通过设置loc属性为"best"或者0，可以将图例放置在最佳的位置或者左上角。

在引用中，使用了plt.legend函数来设置图例的标题。通过在plt.legend函数中传入参数title，我们可以设置图例的标题为"Beijing VS Shanghai"。另外，也可以使用plt.plot函数来绘制数据，并在参数中设置图例的位置(loc)和标题(title)。