假设有四个值，优化这段代码ax.legend(loc='upper right')使得两个值在右上角，两个值在右下角

您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设四个值为 a, b, c, d
# 绘制图像代码 ...

# 设置图例
legend_labels = ['a', 'b', 'c', 'd']
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# 将图例分成两组
handles1, labels1 = handles[:2], labels[:2]
handles2, labels2 = handles[2:], labels[2:]

# 绘制两个图例
ax.legend(handles1, labels1, loc='upper right')
ax.legend(handles2, labels2, loc='lower right')

# 显示图像
plt.show()

这样就可以将左上角的两个值作为第一个图例，右下角的两个值作为第二个图例显示在右下角。

相关问题

优化这段代码，保证label两个在右上角，两个在右下角，代码如下;import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 1000) lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)] line_styles = ['-', '-.', '--', ':'] line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black'] fig, ax = plt.subplots() for i in range(4): ax.plot(x, lines[i], linestyle=line_styles[i], color=line_colors[i], label=f'Line {i+1}') ax.legend(loc='upper right') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_title('Trig Functions') plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
lines = [np.sin(x), np.cos(x), -np.cos(x), -np.sin(x)]
line_styles = ['-', '-.', '--', ':']
line_colors = ['red', 'blue', 'green', 'black']

fig, ax = plt.subplots()

for i in range(4):
if i < 2:
ax.plot(x, lines[i], linestyle=line_styles[i], color=line_colors[i], label=f'Line {i+1}',
transform=ax.transAxes, clip_on=False)
else:
ax.plot(x, lines[i], linestyle=line_styles[i], color=line_colors[i], label=f'Line {i+1}',
transform=ax.transAxes, clip_on=False)

ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Trig Functions')
ax.set_ylim([-1.2,1.2])

plt.show()

优化思路：使用 transform 和 clip_on 属性来控制 label 的位置。对于前两个线条，transform 设置为 ax.transAxes（以轴坐标为基准），clip_on 设置为 False（不显示在图外），对于后两个线条同理。同时设置 y 轴范围为 [-1.2,1.2]，以确保四个 label 都在图内。

ax[0].legend(loc='upper right')设置了位置后，little没了

当您在子图上使用legend()函数时，它将覆盖原始的图例。如果您想要在子图上添加图例，可以使用ax.legend()函数而不是plt.legend()函数。以下是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=tips, ax=ax[0])
ax[0].set_title('散点图')
ax[0].legend(loc='upper right')

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, ax=ax[1])
ax[1].set_title('箱线图')
ax[1].legend(loc='upper right')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了两个子图，一个散点图和一个箱线图。我们使用ax.legend()函数而不是plt.legend()函数在每个子图上添加图例。这样，就可以在每个子图上添加图例，并保留原始的图例。