plt.subplot图例太小

plt.subplot函数是Matplotlib库中用于创建子图的函数之一。它可以将一个大的图形窗口分割成多个小的子图，并在每个子图中绘制不同的图形或数据。

关于图例太小的问题，你可以通过调整图例的大小来解决。可以使用plt.legend函数来添加图例，并通过设置参数来控制图例的大小。具体的方法如下：

1. 使用plt.legend函数添加图例，例如：

   plt.plot(x, y, label='data')
   plt.legend()

2. 调整图例的大小，可以通过设置plt.legend函数的参数来实现。其中，可以使用参数prop来设置字体大小，例如：

   plt.legend(prop={'size': 10})

这里将字体大小设置为10，你可以根据需要进行调整。

3. 另外，你还可以使用plt.rcParams来设置全局的字体大小，例如：

   plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12

这样可以统一设置所有图例的字体大小为12。

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python 数据可视化分析使用plt出的图 横坐标由于数据太多不清晰

在Python中，如果你发现使用`plt`库生成的图表因为横坐标的大量数据导致不够清晰，你可以尝试以下几种方式来改善可视性：

1. **缩放横轴**：使用`xlim()`函数限制横轴的范围，只展示你需要的关键数据区间。例如：

   plt.xlim(x_min, x_max)

2. **添加主刻度和次要刻度**：对于大量的数据点，可以设置每组若干个小刻度，然后在主刻度之间添加更多辅助刻度，使用`xticks()`和`set_xticks()`来指定：

   plt.xticks(np.arange(start, end, step), rotation='vertical')

3. **分块显示**：如果数据量实在太大，可以考虑按部分划分数据并分开绘制，之后再组合在一起：

   subplots = [plt.plot(data[i:i+chunk]) for i in range(0, len(data), chunk_size)]
   plt.legend([subplot[0] for subplot in subplots])

4. **数据采样**：对数据进行抽样处理，减少绘制的点数。但这可能会牺牲一些精度，所以要在保证可视性和数据准确性的平衡上下功夫。

5. **使用科学记数法**：对于非常大的数值，可以使用`sci_notation=True`来展示为科学计数法，这将让标签更容易阅读。

6. **图形调整**：调整图例、标题和标签的大小，使用`title()`, `xlabel()`, `ylabel()`等函数，以及`legend()`的`prop`参数来增大字体。

记得每次修改后检查一下图表是否仍然清晰易读，并适当调整参数直到满意为止。