这是一段python代码,plt.legend(['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge']) ,帮我用三个颜色区分图例
时间: 2023-08-08 10:12:27 浏览: 44
可以使用 `matplotlib` 库中的 `plot` 函数的 `color` 参数来指定每个图例所对应的颜色。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
y2 = [2, 4, 6, 8, 10]
y3 = [5, 5, 5, 5, 5]
plt.plot(x, y1, label='Condenser blockage', color='red')
plt.plot(x, y2, label='Main shaft wear', color='blue')
plt.plot(x, y3, label='Refrigerant overcharge', color='green')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用 `plot` 函数来绘制三条曲线,并分别为它们指定了不同的颜色和标签。最后,我们通过 `legend` 函数来显示图例。你可以根据自己的需求修改数据和颜色。
相关问题
cm = confusion_matrix(test_label, y_pred) # 画出混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) # plt.title('Confusion matrix'){'a': 'Condenser blockage', 'b': 'Main shaft wear', 'c': 'refrigerant overcharge'} plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(['a', 'b', 'c'])) plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45) plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.tight_layout() plt.show(),帮我在这个混淆矩阵中加入数字
好的,您可以使用以下代码将数字添加到混淆矩阵中:
```python
cm = confusion_matrix(test_label, y_pred)
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
# plt.title('Confusion matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(['a', 'b', 'c']))
plt.xticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'], rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, ['Condenser blockage', 'Main shaft wear', 'refrigerant overcharge'])
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这将在混淆矩阵中的每个方格中心添加相应的数字。
修改"python中plt.legend的大小"
要修改Python中plt.legend的大小,你可以使用`fontsize`参数来调整图例的字体大小。可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入必要的库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 绘制图形并添加图例:
```python
plt.plot(x, y, label='数据')
plt.legend()
```
3. 在`legend()`函数中添加`fontsize`参数,设置合适的字体大小:
```python
plt.legend(fontsize='12')
```
在这个例子中,将图例的字体大小设置为12。你可以根据需要来调整这个数值。
希望这个回答能够帮助到你!如果你有其他问题,请随时提问。