python中ax.legend()设置图例大小

在 Python 中，使用 `ax.legend()` 方法可以设置图例的大小。你可以通过传递一个 `fontsize` 参数来指定图例的字体大小。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图形对象和一个轴对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制一些数据
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
ax.plot(x, y, label='Data')

# 添加图例，并设置字体大小为 12
ax.legend(fontsize=12)

# 显示图形
plt.show()

在上面的示例中，`fontsize=12` 将图例的字体大小设置为 12。你可以根据需要调整该值。

相关问题

plt.legend设置图例大小

在使用plt.legend()函数时，可以通过传入prop参数来设置图例的大小。具体可以使用prop = {'size':8}来设置图例的大小为8。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [（完美解决）matplotlib图例(legend)如何自由设置其位置、大小以及样式。](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/125564494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python：plt.legend或者ax.legend设置图例的参数详解](https://blog.csdn.net/qq_35240640/article/details/89478439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38589314/13711750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python ax.legend

引用:在使用Python绘制折线图时，可以使用matplotlib.pyplot库中的ax.legend()方法来添加图例。图例是用于标识不同数据系列的标签，使得读者能够更好地理解图表中所呈现的信息。通过在绘制折线图之前，使用ax.legend()方法传入标签列表即可实现添加图例功能。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x, y, label='sine wave')  # 在plot函数中使用label参数指定图例标签
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')

ax.legend()  # 添加图例

plt.show()

在上述示例中，我们将折线图的标签设置为了'sine wave'，然后使用ax.legend()方法添加了图例。图例将显示在绘图区域中的合适位置，并通过颜色和标签来区分不同的数据系列。