python数据可视化中图例设置代码

在Python的数据可视化库中，设置图例（legend）可以帮助读者更好地理解图表内容。下面是一些常用的库的图例设置代码：

1. Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# 绘制散点图，并设置图例
plt.scatter(x, y, label='data')
plt.legend()

plt.show()

2. Seaborn:

import seaborn as sns

# 生成数据
tips = sns.load_dataset('tips')

# 绘制折线图，并设置图例
sns.lineplot(x='day', y='total_bill', hue='sex', data=tips)
plt.legend(title='Gender')

plt.show()

3. Plotly:

import plotly.express as px

# 生成数据
df = px.data.gapminder()

# 绘制散点图，并设置图例
fig = px.scatter(df, x='gdpPercap', y='lifeExp', color='continent', hover_name='country')
fig.update_layout(legend=dict(title='Continent'))

fig.show()

以上是三种常用的库的图例设置代码，你可以根据自己的需求选择适合的库和代码进行使用。