matplotlib ax.legend透明度

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：

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

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) sin,cos=np.sin(x),np.cos(x) plt.plot(x,sin,"b-",lw=2.5,label="sin()") plt.plot(x,cos,"r-",lw=2.5,label="cos()") plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$-\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) t=2*np.pi/3 plt.annotate(r'$\sin{\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t,np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10,+30), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.1")) ax=plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) plt.plot(x,sin) plt.plot(x,cos) plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5<x)&(x<-0.5),color='purple') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) plt.show()

这是一段使用Matplotlib库绘制正弦和余弦函数图像的代码，并在图像上添加注释和填充区域的示例。

代码解释：

- 首先导入numpy和matplotlib库。
- 使用np.linspace函数生成一个从-pi到pi的等差数列x，并分别计算x对应的sin和cos值。
- 使用plt.plot函数绘制sin和cos函数的图像，其中"b-"和"r-"表示蓝色和红色的实线，lw参数表示线宽，label参数表示图例标签。
- 使用plt.xlim和plt.ylim函数设置x和y轴的范围。
- 使用plt.xticks和plt.yticks函数设置x和y轴的刻度值，其中使用LaTeX语法渲染标签。
- 使用plt.annotate函数在图像上添加注释，其中xy参数表示注释的位置，xytext参数表示注释文本的位置，arrowprops参数表示箭头的样式和连接方式。
- 使用ax.xaxis.set_ticks_position和ax.yaxis.set_ticks_position函数设置x和y轴的刻度位置，使用ax.spines函数设置x和y轴的边框位置。
- 使用plt.fill_between函数填充sin函数和x轴之间的区域，并在x的绝对值小于0.5和sin的值大于0.5时填充绿色，alpha参数表示填充区域的透明度。
- 使用plt.fill_between函数填充cos函数和x轴之间的区域，并在x的取值在[-2.5, -0.5]之间时填充紫色。
- 使用plt.grid函数显示网格线，使用plt.legend函数显示图例。

绘制的图像如下：

可以看到，图像上方有正弦和余弦函数的图像，下方有填充区域和注释。

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**：

   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**：

   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**：

   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**：

   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**：

   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。