python plt.plot加图例
时间: 2023-08-19 15:15:27 浏览: 52
回答: 要在Python中使用plt.plot函数添加图例,可以使用plt.legend()函数。在给plt.plot函数添加label参数时,可以在调用plt.legend()函数时,将参数设置为'best',这样图例会自动选择最佳位置进行显示。例如,可以按照以下方式添加图例:
plt.plot(x, list1, label='数据1')
plt.plot(x, list2, label='数据2')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
这样就会在图中显示出数据1和数据2的图例。
相关问题
python plt.plot 加图例
在python的matplotlib库中,使用plt.plot()函数可以绘制图像,而添加图例的函数是plt.legend()。图例用于解释图中不同元素的含义。默认情况下,图例会被添加到图像的内侧最佳位置。如果你想自定义图例的位置和样式,可以在plt.legend()函数中设置相应的参数。
例如,你可以设置bbox_to_anchor参数来调整图例的位置。该参数指定了图例边界框的起始位置,可以通过一对值来确定图例的坐标,如(bbox_to_anchor=(1,1))表示将图例放置在图像的右上角。
另外,你还可以通过设置loc参数来指定图例的位置,如(loc="upper right")表示将图例放置在图像的右上方。同时,你可以使用ncol参数来设置图例的列数,mode参数来控制图例的水平扩展方式,borderaxespad参数来调整图例和坐标轴之间的间距,title参数来设置图例的标题,shadow参数来决定是否为图例添加阴影,fancybox参数来控制图例边框的圆角处理效果。
综上所述,在使用plt.plot()函数时,我们可以通过plt.legend()函数来添加图例,并通过设置相应的参数来自定义图例的位置和样式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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: 50%"]
- *2* [python中绘图添加图例(matplotlib)](https://blog.csdn.net/weixin_43135165/article/details/100563505)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
python plt.plot 图例
在Python中使用plt.plot函数绘制图形时,可以通过添加图例来标识不同的曲线或数据集。您可以使用plt.legend()函数来创建图例。以下是一个示例代码,展示如何添加图例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
p = np.linspace(0, 2*np.pi, 5)
k = np.linspace(0, 1, 100)
# 绘制曲线
for i in range(len(p)):
plt.plot(x, np.sin(p[i]) * np.cos(p[i]) * (x - p[i]) - np.sin(p[i]) / 2 * (x - p[i])**2, label='Curve {}'.format(i+1))
plt.plot(np.cos(x) * (1 - np.sin(x)) / 2, np.sin(x) * (1 - np.sin(x)) / 2, label='Circle')
plt.plot(np.cos(p[i]) / 2 - np.sin(p[i]) / 2 * k, np.sin(p[i]) / 3 * np.cos(p[i]) * k / 3, label='Line {}'.format(i+1))
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用了三个不同的函数来绘制曲线,并为每个函数添加了相应的图例。您可以根据自己的需求修改代码中的函数和图例标签。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python plt.plot()绘图](https://blog.csdn.net/weixin_39953356/article/details/114936935)[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: 100%"]
[ .reference_list ]