matplotlib ax.legend透明度
时间: 2024-07-27 13:01:05 浏览: 164
在Matplotlib库中,`ax.legend()`函数可以设置图例的透明度。要调整图例的透明度,你需要通过`legend framealpha`参数来控制。这个参数接受一个0到1之间的浮点数,其中0表示完全透明,1表示完全不透明。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
# ...绘制图形...
leg = ax.legend(framealpha=0.5) # 设置图例透明度为50%
```
在这个例子中,图例的边框将有50%的透明度,这意味着部分背景会透过。
相关问题
plt.legend函数详解
`plt.legend()` 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于创建图例(Legend),它是数据可视化中非常重要的元素之一,帮助读者理解图表中的各个曲线代表了哪些数据系列。以下是 `plt.legend()` 函数的一些关键用法:
1. **基本使用**:
```python
ax = plt.plot(x, y1, label='Series1')
ax.plot(x, y2, label='Series2')
plt.legend() # 默认放置在右上角
```
这里通过 `label` 参数给每个数据系列指定标签,然后直接调用 `plt.legend()` 就会自动显示图例。
2. **自定义位置**:
```python
plt.legend(loc='best') # 自动选择最优位置
plt.legend(loc='upper left') # 指定图例的位置,如左上角
```
`'loc'` 参数可以接受多种字符串选项,如 'upper right', 'lower center', 等等。
3. **添加图例到特定坐标轴**:
```python
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.plot(...).legend()
ax2.plot(...).legend(loc='lower center')
```
如果你有多个子图,可以在每个子图上单独设置图例。
4. **调整样式**:
```python
legend = plt.legend(title='Temperature', fontsize=14, framealpha=0.5)
```
可以设置标题、字体大小、透明度等属性。
5. **管理图例项**:
```python
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
plt.legend(handles[::-1], labels[::-1]) # 反转图例顺序
```
你可以获取当前图例的所有把手(handle)和标签(label),然后根据需要修改它们。
ax.hist重叠堆积直方图
要绘制重叠堆积直方图,可以使用Matplotlib中的`hist`函数,并设置`stacked`参数为False,同时使用`alpha`参数来调整透明度,示例代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
# 绘制直方图
n, bins, patches = plt.hist([x, x - 20], bins=50, density=True, alpha=0.5, stacked=False, label=['x', 'x-20'])
plt.legend()
plt.show()
```
其中`plt.hist([x, x-20], bins=50, density=True, alpha=0.5, stacked=False, label=['x', 'x-20'])`中的`[x, x-20]`表示需要绘制的数据,`bins=50`表示直方图的箱子数,`density=True`表示将直方图进行归一化,`alpha=0.5`表示设置透明度为0.5,`stacked=False`表示绘制重叠直方图,`label=['x', 'x-20']`表示设置标签。