matplotlib折线图图例

Matplotlib是一个广泛用于数据可视化的Python库，其中创建折线图是非常常见的操作。在Matplotlib中，折线图图例允许您为不同颜色或标记的线条提供标签，以便读者理解各个曲线代表的数据系列。要在折线图上添加图例，通常可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个`Figure`对象，并选择一个`Axes`对象作为绘图区域。
2. 使用`plot()`函数绘制多条线，每条线对应一个数据序列。
3. 调用`legend()`函数，并传入想要显示的文字标签或图标，以及对应的线条标签。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
y2 = [5, 7, 9, 11, 13]

# 绘制两条线
plt.plot(x, y1, 'r-', label='数据1')  # 红色实线，标签为'data1'
plt.plot(x, y2, 'g--', label='数据2')  # 绿色虚线，标签为'data2'

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

相关问题

matplotlib折线图 三折线

matplotlib是一个Python的数据可视化库，可以用来创建各种类型的图表，包括折线图。折线图是一种常用的数据可视化方式，用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。

要创建一个折线图，你可以使用matplotlib库中的pyplot模块。以下是创建一个包含三条折线的matplotlib折线图的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]  # x轴数据
y1 = [10, 15, 7, 12, 9]  # 第一条折线的y轴数据
y2 = [8, 11, 9, 13, 10]  # 第二条折线的y轴数据
y3 = [12, 9, 11, 8, 10]  # 第三条折线的y轴数据

3. 绘制折线图：

plt.plot(x, y1, label='Line 1')  # 绘制第一条折线
plt.plot(x, y2, label='Line 2')  # 绘制第二条折线
plt.plot(x, y3, label='Line 3')  # 绘制第三条折线

4. 添加标题、标签和图例：

plt.title('Three Lines Chart')  # 添加标题
plt.xlabel('X-axis')  # 添加x轴标签
plt.ylabel('Y-axis')  # 添加y轴标签
plt.legend()  # 添加图例

5. 显示图表：

plt.show()

这样就可以创建一个包含三条折线的matplotlib折线图。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和定制。

matplotlib绘制设置折线图图例

要在 matplotlib 中绘制一个带有图例的折线图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 matplotlib 和 numpy 模块：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

2. 创建一个数据集，包含 x 坐标和 y 坐标：

   x = np.arange(0, 10, 0.1)
   y = np.sin(x)

3. 绘制折线图：

   plt.plot(x, y, label='sin(x)')

4. 添加图例：

   plt.legend()

在这个例子中，我们使用 `label` 参数为折线图指定了一个标签，然后使用 `legend` 函数添加了一个图例。如果在 `legend` 函数中没有指定参数，它会自动使用 `plot` 函数中指定的标签。

完整代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.legend()

plt.show()