plt.legend() 行数 设置为2行

`plt.legend()` 函数用于在matplotlib图表上添加图例，它通常用来展示数据系列的标记、颜色或其他描述信息。如果需要将图例分为两行显示，你可以通过设置`loc`参数或者使用`legend handles`的方式。

一种常见的做法是利用`ncol`参数（列数），将图例分成多列，比如：

plt.legend(ncol=2)  # 将图例分为两列，默认按照字母顺序排列各个标签

# 或者更具体的控制位置，例如：
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), ncol=2)

这里`loc`可以根据需要调整图例的位置，如`upper left`, `upper right`, `lower left`, `lower right`, 等。`bbox_to_anchor`则是调整图例相对于坐标系的位置。

如果你有特定的图例元素想要分组，可以创建一个`handles`列表，并结合`labels`一起传递给`legend()`，然后设置`ncol`：

handles = [handle1, handle2, ..., handle4]  # 分为两部分，每部分有两个
labels = ['LabelA1', 'LabelA2', 'LabelB1', 'LabelB2']

plt.legend(handles, labels, ncol=2)

相关问题

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

这段代码使用了subplot函数将两个图绘制在一个Figure中的两个子图中，其中第一个参数1表示行数，第二个参数2表示列数，第三个参数1表示在第一行第一列绘制图形，第三个参数2表示在第一行第二列绘制图形。如果想要分别输出两张图，可以将两个子图分别绘制在两个Figure中，如下所示：

fig1 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.yscale('log')
plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss')
plt.ylim(0.3, 100)
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Loss', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

fig2 = plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc')
plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc')
plt.xlabel('Epochs', fontsize=11)
plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

这样就可以分别输出两张图了。注意，需要将Figure的大小调整为适当的大小，以便图像在输出时不会过于拥挤或过于稀疏。

#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

以下是将训练集和测试集分别绘制在两张图上的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练集真实值和预测值图像
plt.subplot(2, 1, 1)  # 创建第一个子图
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()

# 绘制测试集真实值和预测值图像
plt.subplot(2, 1, 2)  # 创建第二个子图
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()  # 显示图像

这样可以将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上，更加清晰地展示它们的特征。其中，`plt.subplot(2, 1, 1)`和`plt.subplot(2, 1, 2)`用于创建两个子图，`2`表示总行数，`1`表示总列数，`1`和`2`分别表示当前子图的行数和列数。