axs.legend()
时间: 2023-12-15 08:22:06 浏览: 78
axs.legend() 是一个用于在 Matplotlib 图表中添加图例的方法。通过调用该方法,可以在图表中显示数据的标签。这样,就可以清晰地区分不同的数据集或不同的绘图元素。
例如,假设你在绘制一个散点图,并希望在图表中添加一个图例来说明不同颜色的数据点所代表的含义。你可以使用 axs.legend() 方法来实现这个目标。在调用方法之前,需要确保已经添加了相应的标签。
示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 4, 6, 8]
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y1, label='Data Set 1')
ax.scatter(x, y2, label='Data Set 2')
ax.legend()
plt.show()
```
运行这段代码后,你将在图表中看到一个含有两个数据集的散点图,并且图例将显示在图表的合适位置。'Data Set 1' 和 'Data Set 2' 将分别对应两个数据集。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD() imfs = decomposer.decompose(charge)fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()调整以上代码,使得子图之间间距略大
可以使用`plt.subplots_adjust()`函数来调整子图之间的间距,例如在`plt.tight_layout()`函数之前添加以下代码即可:
```python
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
```
其中`hspace`参数控制水平方向的间距,默认值为0.2,可以根据需要进行调整。完整代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pyhht
# 读取csv文件数据
data = pd.read_csv('77.csv', header=None)
time = data.iloc[:, 0].values
charge = data.iloc[:, 1].values
# EMD分解
decomposer = pyhht.EMD()
imfs = decomposer.decompose(charge)
fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15))
axs[0].plot(time, charge, label='Original')
axs[0].set_xlabel('Time')
axs[0].set_ylabel('Charge')
axs[0].legend()
for i in range(imfs.shape[0]):
axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}')
axs[i+1].set_xlabel('Time')
axs[i+1].set_ylabel('Charge')
axs[i+1].legend()
residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0)
axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals')
axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time')
axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge')
axs[imfs.shape[0]+1].legend()
axs[0].set_title('Original Signal')
for i in range(imfs.shape[0]):
axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}')
axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals')
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
ll=axs[0].legend([line1,line2],["LP", "CP"])让他缩小
你可以使用`ll.set_fontsize()`方法来设置图例的字体大小,例如:
```
ll = axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"])
ll.set_fontsize(10)
```
你还可以使用`ll.set_size()`方法来设置整个图例的大小,例如:
```
ll = axs[0].legend([line1, line2], ["LP", "CP"])
ll.set_size(0.8)
```
其中,`set_size()`方法的参数是一个浮点数,表示图例相对于原始大小的缩放比例。
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