python减小legend

要减小Matplotlib绘制的图例（legend）的大小，可以使用`legend`函数的参数`fontsize`来设置字体大小。在`legend`函数中，将`fontsize`参数设置为一个较小的值即可。例如，可以将`fontsize`设置为10来减小图例的字体大小。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
ax.scatter(chinese_scores, math_scores, s=20, alpha=0.8, label='Chinese and Math')
ax.scatter(chinese_scores, english_scores, s=20, alpha=0.8, label='Chinese and English')
ax.scatter(math_scores, english_scores, s=20, alpha=0.8, label='Math and English')

# 设置图例字体大小
ax.legend(fontsize=10)

# 展示图形
plt.show()

通过将`fontsize`参数设置为较小的值，可以减小图例的字体大小，从而达到减小图例的效果。

相关问题

legend调整大小

在Matplotlib中，如果你想要调整图例的大小，可以使用`legend`函数的一些额外参数。这里有几个常用的选项可以帮助你控制图例的尺寸：

1. **prop** 或 **fontsize**: 可以设置字体大小来影响图例文字的大小。例如：

   ax.legend(fontsize='small')  # 使用小号字体

2. **frameon** 和 **framealpha**: 控制图例框是否可见及其透明度。如果想让框变大并更明显，可以将`frameon=True`，然后设置`framealpha`值小于1（如0.75）以降低透明度：

   ax.legend(frameon=True, framealpha=0.75)

3. **bbox_to_anchor**: 如果你想调整图例的整体大小，你可以通过改变这个参数来增大或减小它相对于原点的距离。注意，这会同时影响图例框的大小和内部文字的间距：

   ax.legend(bbox_to_anchor=(1.0, 1.0), fontsize='medium')  # 将图例放在右下角，并设置中等大小的文字

4. **markerscale** 或 **labelspacing**: 对于散点图或带有标记的图例，`markerscale`会影响标记的大小，而`labelspacing`则控制标签之间的间距，间接影响图例整体大小：

   ax.legend(markerscale=2)  # 双倍标记大小
   ax.legend(labelspacing=1.5)  # 缩小标签间的间距

记得根据你的实际需求调整这些参数组合，以达到合适的图例大小效果。

请生成一条深度学习模型训练过程中准确率的曲线（200个epoch），要曲线变化，最终收敛于0.82（在95epoch时），要求上升过程迅速并且曲线从陡变缓，添加随机波动，且波动幅度逐渐减小。请给出python代码

为了模拟这种深度学习模型训练过程中准确率的变化情况，我们可以使用Python的matplotlib库来绘制一条满足上述描述的曲线。这里是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义训练数据的总步数和目标精度
epochs = 200
target_accuracy = 0.82
convergence_epoch = 95

# 创建一个线性上升阶段，然后缓慢收敛
linear_rise = np.linspace(0, target_accuracy * 0.7, convergence_epoch)
plateau = [target_accuracy] * (epochs - convergence_epoch)

# 添加随机波动
random_noise = np.random.normal(0, abs(target_accuracy * 0.05), len(linear_rise))
random_noise[:int(convergence_epoch / 4)] *= 2  # 初始阶段波动较大
random_noise[convergence_epoch:] /= 2  # 后期波动较小

# 合并两个部分，并考虑曲线平滑
accuracy_curve = linear_rise + random_noise
accuracy_curve += np.convolve(accuracy_curve, np.ones((10,))/10, mode='same')  # 使用卷积平滑曲线

# 绘制训练过程中的准确率曲线
plt.plot(range(epochs), accuracy_curve)
plt.title('Accuracy Curve during Training')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.vlines(convergence_epoch, 0, max(accuracy_curve), colors='r', linestyles='dashed', label=f'Converged at Epoch {convergence_epoch}')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()