plt.legend画外面
时间: 2023-06-19 14:09:44 浏览: 50
你可以使用 `plt.subplots()` 函数创建一个包含两个子图的图形对象,然后在第一个子图中绘制数据,然后在第二个子图中创建图例。下面是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建图形对象和子图
fig, ax = plt.subplots()
# 在第一个子图中绘制数据
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
# 在第二个子图中创建图例
legend = ax.legend(loc='upper right')
# 显示图形
plt.show()
```
这个代码将生成一个包含两个子图的图形对象。第一个子图将绘制 `sin(x)` 和 `cos(x)` 两个函数,第二个子图将创建一个图例并将其放置在右上角。
相关问题
plt.legend放在子图外面
在设置plt.legend时,可以选择将图例放在子图外面。有两种常见的方法可以实现这个目标。
第一种方法是使用bbox_to_anchor参数。可以在plt.legend函数中设置bbox_to_anchor参数的值为一个元组,元组的两个值分别表示图例的横坐标和纵坐标。例如,可以将bbox_to_anchor的值设置为(1.05, 1.0),将图例放置在子图的右上角。示例代码如下:
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0))
第二种方法是使用loc参数。可以将loc参数的值设置为一个整数,表示图例的位置。常见的取值有0、1、2、3等,分别代表不同的位置。例如,将loc参数的值设置为0,可以将图例放置在子图的右上角。示例代码如下:
plt.legend(loc=0)
需要注意的是,如果在设置图例之前使用了plt.tight_layout()函数,这会导致子图挤在一起。因此,在使用plt.tight_layout()函数之前,应先设置图例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [plt.legend 图例放在外面 子图会挤在一起 子图压缩 压扁](https://blog.csdn.net/Caiqiudan/article/details/129141652)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明](https://download.csdn.net/download/weixin_38646706/13711653)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
plt.legend
plt.legend() 是用于添加图例(legend)到图表中的函数。图例是用来标识图表中不同元素的标签,通常与线条、点、颜色等相关联。它可以帮助读者更好地理解图表内容。
在调用 plt.legend() 之前,需要先在图表中设置相应的标签。例如,如果你在图表中绘制了多条线,可以通过在绘制每条线时传入 label 参数来设置标签。然后,通过调用 plt.legend() 来显示出这些标签的图例。
以下是一个例子:
```
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(x, y1, label='y = x^2')
plt.plot(x, y2, label='y = x')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个例子中,我们绘制了两条曲线,并为每条曲线设置了对应的标签。然后调用 plt.legend() 来显示出这些标签的图例。最后使用 plt.show() 显示图表。
注意,plt.legend() 还有其他一些参数可以进行调整,比如更改位置、改变图例的样式等。具体可以参考matplotlib的官方文档。