python legend 调整图例的顺序

在 Python 中，可以使用 `legend()` 函数来调整图例的位置和顺序。要调整图例的顺序，可以使用 `handles` 和 `labels` 参数来指定每个图例的句柄和标签，并使用 `order` 参数来控制它们的顺序。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的图表
x = [1, 2, 3]
y1 = [2, 4, 6]
y2 = [1, 3, 5]
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

# 调整图例的顺序
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
order = [1, 0]
plt.legend([handles[idx] for idx in order], [labels[idx] for idx in order])

plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个简单的图表，包含两条线。然后，我们使用 `get_legend_handles_labels()` 函数获取图例的句柄和标签，并使用 `order` 参数来指定它们的顺序。最后，我们使用 `legend()` 函数来显示调整后的图例。

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python修改复式折线图的图例名称

要修改 Python 中复式折线图的图例名称，可以在 `plt.plot()` 函数中使用 `label` 参数指定每条折线的名称，并在 `plt.legend()` 函数中使用 `labels` 参数指定每个标签的新名称。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

# 修改图例名称
plt.legend(labels=['Line A', 'Line B'])

# 显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们首先准备了两组数据 `y1` 和 `y2`，然后在 `plt.plot()` 函数中使用 `label` 参数分别指定了每条折线的名称。最后，在调用 `plt.legend()` 函数时，我们使用 `labels` 参数指定了每个标签的新名称。注意，该参数需要传入一个列表，且列表中元素的顺序要与绘制折线图时 `label` 参数的顺序保持一致。

legend 函数添加一个图例并在图例出给出占比代码

在 Matplotlib 中，我们可以使用 `legend` 函数来添加图例。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

# 绘制饼图
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
ax1.axis('equal')

# 添加图例
plt.legend(title='Legend', loc='upper right', labels=labels)

# 显示图形
plt.show()

在上述例子中，我们首先生成数据，然后使用 `pie` 函数绘制饼图，并利用 `autopct` 参数来显示每个扇形占比。接着，我们使用 `legend` 函数来添加图例，其中 `title` 参数用于设置图例标题，`loc` 参数用于设置图例位置，`labels` 参数用于设置图例标签。

注意，在 `labels` 参数中，我们需要将标签的顺序与数据的顺序保持一致，这样才能正确地将标签与数据对应起来。

最后，我们使用 `show` 函数显示图形。