plt.legend 中文

plt.legend() 函数是 Matplotlib 库中用于添加图例的函数。图例是用于标识不同数据系列的标签，以便更好地理解图表中的数据。默认情况下，plt.legend() 函数会根据绘图时指定的标签自动创建图例。

如果你想在图例中使用中文，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你的系统中已经安装了支持中文的字体。可以通过以下代码来查看可用的字体列表：

import matplotlib.font_manager as fm
fonts = fm.findSystemFonts()
for font in fonts:
    print(font)

2. 选择一个合适的中文字体，比如 "SimHei" 或者 "Microsoft YaHei"。然后，使用以下代码将该字体设置为默认字体：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体

3. 在绘图时，通过传递参数给 plt.legend() 函数来指定图例的标签。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y1, label='曲线1')
plt.plot(x, y2, label='曲线2')
plt.legend()  # 添加图例

这样就可以在图例中显示中文标签了。

相关问题

plt.legend能够指定字体

### 回答1：
是的，`plt.legend`可以指定字体。你可以使用`prop`参数来指定字体的属性。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置中文字体
font = FontProperties(fname='path/to/your/font.ttf', size=12)

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='line 1')
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='line 2')

# 添加图例，并设置字体
plt.legend(prop=font)

# 显示图形
plt.show()

其中`fname`参数指定字体文件的路径，`size`参数指定字体大小。使用`FontProperties`创建一个字体对象，然后将其传递给`prop`参数即可。

### 回答2：
是的，plt.legend函数可以指定图例的字体。在使用plt.legend函数时，我们可以通过设置参数prop来指定字体。具体来说，我们可以将prop参数设置为一个字典，包含字体的相关属性，例如字体名称、字体大小、字体风格等。

例如，我们可以使用如下代码来设置图例的字体为Arial，字体大小为12，字体风格为斜体：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3], label='line 1')
plt.plot([3,2,1], label='line 2')

plt.legend(prop={'family':'Arial','size':12,'style':'italic'})

plt.show()

通过以上代码，我们的图例的字体将被设置为Arial字体，大小为12，风格为斜体。

除了上述属性外，还可以使用其他字体相关的属性，如字体的粗细、颜色等，以达到更加个性化的字体设置。

需要注意的是，plt.legend函数只能对整个图例进行字体设置，无法对图例中的单独文字进行字体设置。如果需要对单独的文字进行字体设置，可以使用原生的文本对象和字体属性进行设置。

### 回答3：
plt.legend()函数是Matplotlib库中用于为图表添加图例的函数。它能够通过`fontdict`参数指定字体。

`fontdict`参数是一个字典，其中包含要应用于图例文本的字体属性。常用的字体属性包括`family`（字体系列）、`size`（字体大小）、`weight`（字体粗细）、`style`（字体风格）等。

例如，我们可以使用以下代码创建一个图表，并在图例中设置字体为Helvetica、大小为12、风格为斜体：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

plt.plot(x, y, label='数据')
plt.legend(fontdict={'family': 'Helvetica', 'size': 12, 'style': 'italic'})

plt.show()

上述代码中，`fontdict={'family': 'Helvetica', 'size': 12, 'style': 'italic'}`意味着图例文本使用Helvetica字体系列，大小为12，风格为斜体。

通过指定图例字体，我们可以根据实际需求来调整图表的外观，使其更加符合我们的设计要求。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure() plt.title('参数C的学习曲线') plt.plot(a, train_score, label='train_score') plt.plot(a, score, label='text_score') plt.legend() plt.show()

这段代码使用Matplotlib库绘制了SVM算法中参数C的学习曲线。具体来说，代码首先通过plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']指定了绘图所使用的字体为SimHei，以支持中文显示。然后，代码创建了一个新的图形窗口，并使用plt.title函数设置该图形的标题为“参数C的学习曲线”。接着，代码使用plt.plot函数分别绘制了训练集和测试集上分类准确率随参数C变化的曲线，其中a表示参数C的取值范围，train_score表示训练集上的分类准确率，score表示测试集上的分类准确率。最后，代码使用plt.legend函数添加图例，并使用plt.show函数显示图形窗口。通过观察学习曲线，可以确定SVM算法中参数C的最优取值范围，以达到最佳的分类效果。