plt.ylim(30,35) plt.title("ACCESS_CM2") legend = plt.legend(["ssp126","ssp245","ssp370","ssp585"],frameon=False) 将图例以两列显示

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图像的y轴范围为30到35
plt.ylim(30, 35)

# 设置图像的标题为"ACCESS_CM2"
plt.title("ACCESS_CM2")

# 创建图例，并设置图例的标签和边框
legend = plt.legend(["ssp126", "ssp245", "ssp370", "ssp585"], frameon=False)

# 将图例以两列显示
legend.set_ncol(2)

# 显示图像
plt.show()

相关问题

data_list1 = data1.values.tolist() print(data_list1) x = data_list1 # 横坐标值 # 绘制换手率散点图 plt.scatter(x, hs) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] plt.title('换手率散点图') # 添加坐标轴标题 plt.ylabel('换手率%') plt.xticks(rotation=90) # 设定坐标轴限制 plt.ylim(0, 101) plt.legend('', title='2008030101陈冰钿') plt.show()

这段代码主要用于绘制散点图，其中：

- `data1` 是一个 pandas.DataFrame 类型的数据，通过 `values.tolist()` 将其转换为列表类型 `data_list1`；
- `x` 取 `data_list1`，用于绘制横坐标；
- `hs` 是纵坐标的值；
- `plt.scatter(x, hs)` 绘制散点图；
- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']` 设置绘图字体为仿宋；
- `plt.title('换手率散点图')` 设置图表标题；
- `plt.ylabel('换手率%')` 设置纵坐标标题；
- `plt.xticks(rotation=90)` 将横坐标标签旋转90度；
- `plt.ylim(0, 101)` 设置纵坐标轴限制；
- `plt.legend('', title='2008030101陈冰钿')` 添加图例，其中 `''` 表示图例文本为空，`title` 参数为图例标题；
- `plt.show()` 显示图表。

需要注意的是，这段代码中没有给出 `hs` 的定义，可能在其他部分的代码中给出了。

plt.title('ip数量top10分布柱形图') plt.xticks(range(10),list_after_name) plt.ylim([10,180]) plt.xlabel('IP') plt.ylabel('人数') # 去除图形顶部边界和右边界的刻度 plt.tick_params(top='off', right='off') # 显示图例 plt.legend(loc = 'best') plt.savefig('ip数量top10分布柱形图.png') # 显示图形 plt.show()

这段代码的作用是：

1. 使用 `plt.title()` 方法设置柱状图的标题为 `'ip数量top10分布柱形图'`。
2. 使用 `plt.xticks()` 方法将 x 轴的刻度设置为 `list_after_name` 中的元素，并将其对应的位置设置为 0 到 9。
3. 使用 `plt.ylim()` 方法设置 y 轴的取值范围为 `[10, 180]`。
4. 使用 `plt.xlabel()` 方法设置 x 轴的标签为 `'IP'`。
5. 使用 `plt.ylabel()` 方法设置 y 轴的标签为 `'人数'`。
6. 使用 `plt.tick_params()` 方法去除图形顶部和右侧的刻度线。
7. 使用 `plt.legend()` 方法显示图例，并将其位置设置为 `'best'`，即自动选择最佳位置。
8. 使用 `plt.savefig()` 方法将图形保存为名为 `'ip数量top10分布柱形图.png'` 的文件。
9. 使用 `plt.show()` 方法显示图形。

这段代码的作用是对柱状图进行一些格式设置，使其更清晰明了，并将其保存为文件。