matplotlib次坐标图例

要在matplotlib中创建一个次坐标图例，你可以使用`twiny`或`twinx`函数来创建次坐标轴，并使用`legend`函数来添加图例。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建主坐标轴
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制曲线1
ax1.plot(x, y1, color='red', label='Curve 1')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y1')

# 创建次坐标轴
ax2 = ax1.twiny()

# 绘制曲线2
ax2.plot(x, y2, color='blue', label='Curve 2')
ax2.set_xlabel('X2')
ax2.set_ylabel('Y2')

# 添加图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

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### 如何在 Matplotlib 中移除或隐藏图例

为了控制 Matplotlib 图表中的图例显示与否，可以通过多种方法实现这一目标。一种简单的方法是在创建图例时通过设置 `legend` 函数的参数来决定是否展示它。

如果不想显示图例，则可以在调用 `ax.legend()` 或者 `plt.legend()` 的时候传入额外的关键字参数 `bbox_to_anchor=(0., 0.)` 和 `loc='upper left'` 来调整位置并最终选择不绘制出来；更简便的方式是直接将返回的对象赋给变量之后不再渲染该对象，或者根本不调用 legend 方法[^2]。

另一种方式是利用获取当前坐标轴（Axes）实例后，找到已有的图例句柄和标签列表，并对其进行过滤处理后再重新设定新的图例外观：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0,  10,  1000)

fig,  ax =  plt.subplots()
line_sin, = ax.plot(x, np.sin(x), '-b',  label='Sine')
line_cos,  =  ax.plot(x,  np.cos(x), '--r', label='Cosine')

# 不希望显示图例的情况下可以选择下面两种之一执行：
#  方案一：完全省略掉  legend  调用语句
#  pass 

#  方案二：即使已经设置了label属性，在这里也可以阻止其默认行为即自动添加到图例里
leg = ax.legend_.remove()

ax.axis('equal')
plt.show()

上述代码展示了如何避免不必要的图例被加入到图表之中。当不需要任何图例的时候可以直接跳过对 `legend()` 的调用来达到目的；而如果有条件性的需求则可通过编程手段动态管理哪些元素应该出现在图例当中[^4]。

python matplotlib画图加图例

Python的Matplotlib库是一个用于绘制各种类型图表的强大工具。在使用Matplotlib绘制图表时，可以通过添加图例来标识不同的数据系列或图表元素。下面是使用Matplotlib画图并添加图例的步骤：

1. 导入Matplotlib库和相关模块：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建图表对象：

fig, ax = plt.subplots()

3. 绘制图表：

ax.plot(x, y1, label='数据系列1')
ax.plot(x, y2, label='数据系列2')

其中，x是横坐标数据，y1和y2是对应的纵坐标数据。label参数用于指定每个数据系列的标签。

4. 添加图例：

ax.legend()

该语句将根据之前设置的label参数自动创建图例，并将其添加到图表中。

5. 显示图表：

plt.show()

该语句将显示绘制好的图表。