plt.subplot 图例

在绘制图像时，plt.subplot可以使用legend()函数来添加图例。在方法1中，由于未使用返回值的plt.subplot，所以legend只标注到了最后一个ax上边，第一个ax没有标注上。

在方法2中，使用了返回值的plt.subplot，即ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)，可以通过ax1.legend()来给第一个ax添加图例，这样就可以分别给每个ax添加图例。

在方法3中，使用了plt.subplots，通过axs.legend()来给第一个ax添加图例。

综上所述，通过使用不同的方式可以给plt.subplot添加图例，具体选择哪种方式取决于需求和代码实现的方便性。

相关问题

plt.subplot图例太小

plt.subplot函数是Matplotlib库中用于创建子图的函数之一。它可以将一个大的图形窗口分割成多个小的子图，并在每个子图中绘制不同的图形或数据。

关于图例太小的问题，你可以通过调整图例的大小来解决。可以使用plt.legend函数来添加图例，并通过设置参数来控制图例的大小。具体的方法如下：

1. 使用plt.legend函数添加图例，例如：

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

2. 调整图例的大小，可以通过设置plt.legend函数的参数来实现。其中，可以使用参数prop来设置字体大小，例如：

   plt.legend(prop={'size': 10})

这里将字体大小设置为10，你可以根据需要进行调整。

3. 另外，你还可以使用plt.rcParams来设置全局的字体大小，例如：

   plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12

这样可以统一设置所有图例的字体大小为12。

plt.subplot()

`plt.subplot()` 是 `matplotlib` 库中的一个函数，用于在图形窗口中创建子图。它的语法为：

plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

其中，`nrows` 和 `ncols` 分别表示子图的行数和列数，`index` 表示当前子图的位置，从左上角开始逐行递增，最后一个子图为 `nrows * ncols`。 `**kwargs` 参数则用于设置子图属性，如标题、轴标签、图例等。例如，要在一个 2 x 2 的图形窗口中创建一个位于左上角的子图，可以使用以下代码：

plt.subplot(2, 2, 1)

在这个子图中，你可以使用 `plot()`、`scatter()`、`bar()` 等函数来绘制数据。