pd.DataFrame(val_results).plot()在这个基础上自定义图例
时间: 2024-03-05 07:54:54 浏览: 22
您可以使用Matplotlib库中的函数来自定义图例。
首先,您需要先获取到图表对象。您可以将其保存在一个变量中,例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame(val_results)
df.plot(ax=ax)
```
接下来,您可以使用`ax.legend()`函数来自定义图例。例如,以下代码将会自定义图例标签并将其放置在右上角:
```
ax.legend(['Validation Results'], loc='upper right')
```
您可以根据需要自定义图例的位置和标签。完整的代码示例如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame(val_results)
df.plot(ax=ax)
# Customize legend
ax.legend(['Validation Results'], loc='upper right')
# Show plot
plt.show()
```
相关问题
pd.dataframe)_
pd.DataFrame是pandas库中的一个函数,用来创建一个数据表格(DataFrame)。可以通过传入不同的参数来创建一个空的DataFrame或者直接输入数据来创建一个带有数据的DataFrame。在创建一个简单的DataFrame时,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
aa = pd.DataFrame(index=range(3), columns=['a', 'b', 'c'])
```
这段代码创建了一个名为aa的DataFrame,其中包含了3行和3列,并且每列的列名分别为"a"、"b"和"c"。
pd.DataFrame. from_items
pd.DataFrame.from_items方法是在pandas库中用于创建DataFrame的方法。然而,从版本0.23.0开始,不推荐使用该方法,并且在将来的版本中将被删除。相反,建议使用DataFrame.from_dict方法来创建DataFrame。可以使用DataFrame.from_dict(OrderedDict(items))来保持键的顺序。 下面是一个示例代码,演示如何使用from_dict方法创建DataFrame:import pandas as pd
data = {'column1': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)
使用该代码将创建一个DataFrame,其中'column1'列有值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas.DataFrame.from_dict用法](https://blog.csdn.net/Binge_van/article/details/85238466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Mastering-Pandas-for-Finance](https://download.csdn.net/download/weixin_42113794/19112257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]