plt.legend 大小

时间: 2023-09-26 13:10:49 浏览: 96
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matplotlib.pyplot笔记

您可以使用`plt.legend`函数的`fontsize`参数来设置图例的大小。例如，您可以将其设置为12，如下所示： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图形 plt.legend(fontsize=12) ``` 您可以根据需要调整`fontsize`的值以获得所需的大小。
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Python Matplotlib 散点图绘制详解

plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图像大小 plt.scatter(x, y, color="b", marker="o", s=70, alpha=0.8) # 画散点图，设置点的颜色、形状和透明度 plt.title("散点图示例") # 添加图像标题 plt.xlabel("X轴标签") ...

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

- plt.figure(figsize= (10, 4))：创建一个大小为(10, 4)的Matplotlib图形对象。 - plt.subplot(121)：创建一个大小为1x2的子图，并将当前子图设置为第1个子图。 - plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o...

# 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 使曲线平滑

plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc', smooth=10) plt.plot(test_accs, label='Test Acc', smooth=10) plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show...

plt.legend显示大小控制

plt.legend是Matplotlib库中用于添加图例的功能，如果你想要控制图例元素的大小，可以设置legend handles的labelsize属性，或者直接对legend函数传入prop参数，并指定字体大小。例如： python import ...

plt.legend设置图例大小

在使用plt.legend()函数时，可以通过传入prop参数来设置图例的大小。具体可以使用prop = {'size':8}来设置图例的大小为8。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[....

plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_3,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为3个）数据平滑对比图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_5,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为5个）数据平滑图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show()如何将两幅图合并

plt.title('移动平均法（窗口大小为3个）数据平滑对比图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.subplot(2,1,2) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_...

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

其中，plt.figure(figsize=(8, 4)) 指定图像的大小为 8x4，plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') 和 plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') 分别绘制训练集和测试集的损失...

plt.legend可以设置大小吗

是的，可以通过传递一个fontsize参数来设置图例的大小。例如，如果要将图例的字体大小设置为16，可以这样写： import matplotlib....plt.legend(fontsize=16) plt.show() 这将在图例中使用16号字体。

plt. legend

plt.legend() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于在图形中添加图例。图例是用来解释图中各个部分所代表含义的标签。当图形中有多个数据集时，通过添加图例使得每个数据集能够对应一个标签，方便观察者理解图形。plt...

plt.legend

plt.legend()是Matplotlib库中的函数，用于给绘图添加图例。当我们在一张图中绘制多个线条时，使用图例可以帮助我们区分不同的线条，更好地理解和解释图形。常用的参数包括图例标签、图例位置、图例样式和字体大小等...

修改"python中plt.legend的大小"

要修改Python中plt.legend的大小，你可以使用fontsize参数来调整图例的字体大小。可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入必要的库： python import matplotlib.pyplot as plt 2. 绘制图形并添加图例： ...

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.legend(fontsize=12) plt.show() fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5)) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle...

plt.legend设置刻度字体大小

要设置图例刻度字体大小，可以使用plt.legend中的fontsize参数。 下面是一个示例代码，演示如何设置图例刻度字体大小： python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的图表 x = [1, 2, 3, 4, 5] y ...

解释一下这段代码fig = plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(input_data,'--g') plt.plot(input_data1,':r') plt.legend(['L1','L2']) plt.savefig("Task2/img/T1.png") plt.show()

- fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 创建一个大小为 10x10 的图形对象 fig。 - plt.plot(input_data,'--g') 绘制 input_data 数组中的数据点，并使用绿色虚线连接它们。'--g' 中的 '--' 表示虚线，'g' 表示绿色。 ...

plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(history.history['loss'],label="train") # plt.plot(history.history['val_loss'],label="test") plt.title('model loss',size=22) plt.ylabel('loss',size=22) plt.xlabel('epoch',size=22) plt.legend() plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300) plt.close()这个代码中用的什么函数

- plt.legend()：显示图例。 - plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300)：将图形保存为名为“loss.png”的PNG文件，并保存在指定的目录中。 - plt.close()：关闭当前的图形。

plt.legend位置

在matplotlib中，plt.legend()函数可以用来显示图例。...除了位置，plt.legend()函数还可以用来调整图例的大小和样式。例如，通过传入prop参数可以调整图例的大小，通过传入ncol参数可以调整图例的样式。

plt.legend()设置字体大小

您可以通过以下代码设置字体大小： import matplotlib.pyplot as ...ax.legend(prop={'size': 20}) plt.show() 在这个例子中，prop={'size': 20}设置字体大小为20。您可以根据需要将“20”更改为其他数字。

plt.legend()调整图例大小

1. fontsize 或 labelsize: 可以指定图例文字的字体大小，默认值通常适中，如 plt.legend(fontsize=10) 或 plt.legend(labelsize=12)。 2. frameon 和 framealpha: 如果你想改变图例边框的可见度或...

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