fig.legend 图例位置

`fig.legend` 是 Matplotlib 库中用于设置图表图例的功能。它允许你在matplotlib图形上添加一个说明，通常包含每个数据系列的标签和颜色，以便用户理解各个线、点代表的数据含义。你可以通过这个函数控制图例的位置，常见的位置包括：

- `loc='upper left'`：图例放在左上角，
- `loc='upper center'`：图例放在正上方居中，
- `loc='upper right'`：图例放在右上角，
- `loc='lower left'`：图例放在左下角，
- `loc='lower center'`：图例放在正下方居中，
- `loc='lower right'`：图例放在右下角，
- 还可以使用像 `bbox_to_anchor=(x, y)` 这样的坐标来指定精确的位置，其中 `(x, y)` 是图例相对于图形边界的位置。

使用 `fig.legend()` 时，需要传入一系列参数，比如标签列表、线条或点的引用、以及位置参数。例如：

ax = plt.figure().add_subplot()  # 创建轴
lines = ax.plot(xdata, ydata1, 'r-', xdata, ydata2, 'g--')
fig.legend(lines, ['Data 1', 'Data 2'], loc='upper right')
plt.show()

相关问题

fig.legend

在MATLAB中，`legend`函数用于在图形上添加图例，帮助读者理解各个曲线或标记所代表的含义。它通常放在绘图函数之后，用来关联特定的颜色、线条样式或标记符到相应的数据系列。

基本语法如下：

legend(handles, 'LabelString', 'Location', 'Position')

- `handles`: 这是一组由`plot`函数返回的对象标识符，如果你之前没有保存这些标识符，需要先通过`plot`或`scatter`等函数生成它们。如果所有系列都用默认标识，则不需要这个参数。
- `'LabelString'`: 是一个字符串向量，对应于`handles`中的对象，描述了每个曲线的标签文本。
- `'Location'` 或 `'Position'`: 定义图例的位置，可以是字符串如 `'Best'`, `'NorthWest'`, `'SouthEast'` 等，也可以是二维坐标值，比如 `[0.8, 0.8]` 表示图例位于底部右侧。

例如：

x = linspace(0, 2*pi, 100);
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);

plot(x, y1, 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Sine Wave')   % 创建红色实线并分配标签
plot(x, y2, 'b--', 'DisplayName', 'Cosine Wave')              % 创建蓝色虚线

% 添加图例
legend('show')       % 使用默认位置显示图例
or
legend('Sine Wave', 'Cosine Wave', 'Location', 'NorthEast') % 指定位置

`legend('show')`会自动查找最近的未关闭的图形上下文，并在那里放置图例。如果你想要在一个特定的窗口添加图例，你需要先打开那个窗口。

fig.legend参数

fig.legend参数用于控制图例的属性，包括位置、大小、字体样式、标签等。常用的参数包括：

- loc：图例的位置，可以是字符串或整数，比如'upper left'、2、'lower right'等，默认值为'best'，表示自动选择最佳位置。
- fontsize：图例标签的字体大小。
- handlelength：图例线条的长度。
- labelspacing：标签之间的间距。
- borderaxespad：图例与坐标轴之间的距离。
- ncol：图例的列数。
- bbox_to_anchor：用于调整图例位置的参数，可以是元组或列表，比如(0.5, 0.5)、[1.0, 0.5]等。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

x = [1, 2, 3]
y1 = [4, 5, 6]
y2 = [7, 8, 9]

ax.plot(x, y1, label='Line 1')
ax.plot(x, y2, label='Line 2')

legend = ax.legend(loc='upper left', fontsize='large', handlelength=2, labelspacing=0.5, borderaxespad=1, ncol=2, bbox_to_anchor=(0.5, 0.5))

plt.show()

在这个例子中，我们使用了plot函数绘制两条折线图，并为每条线条添加了标签。然后，我们调用ax.legend函数创建图例，并通过不同的参数控制图例的属性。最后，我们调用plt.show函数显示图形。