plt.legend位置

时间: 2023-11-19 15:52:21 浏览: 101
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Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

在matplotlib中，plt.legend()函数可以用来显示图例。图例的位置可以通过参数loc和bbox_to_anchor来控制。loc参数内置了一些位置，如果这些位置恰好有你想要的，那么用这个就行了，很方便。比如，plt.legend(loc=1)就等价于将图例放置在右上角的位置。而bbox_to_anchor参数可以控制任意位置，它是一个坐标，原点就是图的左下角。但是，这个坐标的数值表示的是比例。比如(1,0)表示右下角，(0,1)表示左上角，(0.5,0.5)表示中间，(0.4,0.4)表示中间往左下一点。所以说，你可以自己慢慢调到你想要的位置。注意，上面还支持负数哦。除了位置，plt.legend()函数还可以用来调整图例的大小和样式。例如，通过传入prop参数可以调整图例的大小，通过传入ncol参数可以调整图例的样式。
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matplotlib.pyplot教程：基础到高级图表绘制

- **图例、标签和标题** 通过plt.legend(), plt.xlabel(), plt.ylabel()和plt.title()设置图形的解释性信息。 **4. 统计图** - **直方图**：通过plt.hist()创建，用于展示数据分布情况。 - **区分柱状图...

x1.append(x1,) plt.ion() plt.figure("温度") plt.clf() plt.plot(y1) plt.title("温度") plt.xlabel("采集时间") plt.ylabel("温度值") plt.legend() plt.pause(10)

这段代码是用来绘制温度数据的折线图的示例。...9. plt.legend() 显示图例。 10. plt.pause(10) 暂停 10 秒钟，保持图形窗口的显示状态。 请注意，在运行这段代码之前，确保已经安装了 matplotlib 库。

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。 第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['...

# 绘制准确率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='train acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val acc') plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show()让训练集用实线表示，测试集为虚线

plt.legend() plt.title('Accuracy') # 绘制损失率变化曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='train loss', linestyle='solid') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val ...

plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思

- plt.legend()：添加图例到当前子图中。 - plt.subplot(122)：将当前子图设置为第2个子图。 - plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses')：在当前子图中绘制Skip-gram算法的...

# 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() 使曲线平滑

plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc', smooth=10) plt.plot(test_accs, label='Test Acc', smooth=10) plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show...

x=np.cov(x_train, rowvar=False) a,b=np.linalg.eig(x) list1=[] c=list(a) for i in range(10): list1.append(max(c)) c.remove(max(c)) list1.sort(reverse=True) list2=list(b[:,list1.index(list1[0])]) list3=list(b[:,list1.index(list1[1])]) list4=range(0,10) list5=range(0,784) plt.plot(list4,list1,color='red', marker='*', linewidth=3,markersize=12,label='plot figure') plt.xlim(-0.5,10) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.legend(loc="lower right") plt.legend(loc='best') plt.show() list5=range(0,784) plt.plot(list5,list2, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show() plt.plot(list5,list3, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是基于 MNIST 训练数据集计算协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征值分解，最后根据前两个最大特征值对应的特征向量，在二维平面上绘制出数据集的主成分分布情况。 具体的解释可以参考代码注释...

# 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show()将"figure 1"名字改为"xxx"

plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() plt.figure() plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('xxx') # 将图形的名称改为"xxx" ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

可以使用 subplots() 方法将多个图像显示在同一个图中。...plt.legend() plt.show() 这样就可以将每个 IMF 和原始信号一起显示在同一个图中。tight_layout() 方法可以自动调整子图之间的间距，使它们更紧凑。

解释def plot_history(hist): plt.figure(figsize=(10,5)) plt.subplot(1,2,1) plt.xlabel('Epoch') plt.plot(hist['loss'], label='loss') plt.plot( hist['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.subplot(1,2,2) plt.xlabel('Epoch') plt.plot( hist['acc'], label = 'acc',color = 'red') plt.plot( hist['val_acc'], label = 'val_acc') plt.legend() plot_history(df)代码

这段代码定义了一个名为 plot_history 的函数，该函数的参数 hist 是一个字典，包含了训练过程中的损失函数值和准确率等信息。该函数使用 matplotlib 库绘制了两个子图，第一个子图展示了训练集和验证集的损失...

plt.title和 plt.legend的用法

plt.legend函数用于在图表中添加图例。图例是用于标识不同数据系列的小方块或线条，并将其与相应的标签关联起来。它通常用于区分不同的曲线或数据点。plt.legend函数接受一个包含标签的列表作为参数，并将其显示在...

#绘制训练集真实值和预测值图像 plt.plot(train.index, train.values, label='Train') plt.plot(train.index, model_fit.predict(start=train.index[0], end=train.index[-1]), label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() #绘制测试集真实值和预测值图像 plt.plot(test.index, test.values, label='Test') plt.plot(test.index, predictions, label='Predicted') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Testing Set') plt.legend() plt.show()将上述代码改写为将训练集和测试集分别绘制在两张图上

plt.legend() plt.show() 测试集图像代码： python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制测试集真实值和预测值图像 plt.plot(test.index, test.values, label='Test') plt.plot(test.index, ...

plt.title('rnn') plt.xlabel('time') plt.ylabel('shuzhi') plt.plot(y_train_predict, label='yuce') plt.plot(y_train, label='xunlian') plt.legend() plt.show()

然后，plt.legend() 添加图例，用于区分不同的折线图。 最后，plt.show() 展示绘制出的折线图。 这段代码的作用是绘制一个折线图，其中包含了预测结果和训练数据两条折线，并添加了相应的标题、坐标轴标签和图例。...

plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_loss, label='Train Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss') plt.legend()

这段代码使用了 plt.subplot 函数来...plt.legend() 这行代码显示图例，其中包含了之前设置的标签。 请注意，这段代码只绘制了第二个子图，如果要同时绘制两个子图，需要在前面添加类似的代码来绘制第一个子图。

plt.figure(1) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.figure(2) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.legend(['training','validation']) plt.title('Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.show() score =model.evaluate(X_test,y_test,verbose=0) print('测试损失Test loss:',score[0]) print('测试精度Test Accuracy:',score[1]) model.save("CNN_model_5.h5")详细解释一下代码

其中，plt.figure(1)和plt.figure(2)用于创建不同的图形窗口，plt.plot()用于绘制曲线，plt.legend()用于添加图例，plt.title()和plt.xlabel()用于添加标题和坐标轴标签。 然后，使用model.evaluate()函数评估测试...

plt.legend() plt.layand()解释

plt.legend()是matplotlib库中的一个函数，用于为图表添加图例。图例是一种解释图表元素的方式，通常用于标识不同数据系列或不同样本的含义。该函数通常在绘制完图表后调用，它会自动根据图表中的线条、散点、柱状...

plt.legend() plt.show() plt.savefig('example.png', dpi=5000)，图片在plt.show()可以看到，但是保存的是空白

plt.legend()用于添加图例到图表中，通常在描述数据系列或特征时很有帮助。当你调用plt.show()时，显示的图形是完整的，包括所有元素，包括图例。然而，当你直接通过plt.savefig()保存图像时，如果图例还没有...
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