python的matplotlib里的legend用法

Matplotlib中的legend用于为图表添加标签和说明。通常，它将一些关键字参数传递给plot()函数，以确定要添加到图例中的标签。例如，我们可以使用以下代码添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# 画出数据
plt.plot(x, y, label='线条1')

# 添加图例
plt.legend()

在这个例子中，我们将“线条1”的标签传递给plot()函数，并使用legend()函数将它添加到图例中。还可以将多个标签传递给plot()函数，并使用逗号分隔它们。例如：

plt.plot(x, y, label='线条1')
plt.plot(x, [i+1 for i in y], label='线条2')
plt.plot(x, [i+2 for i in y], label='线条3')

plt.legend()

这将创建一个图例，其中包含三个标签：“线条1”，“线条2”和“线条3”。可以将图例放置在不同的位置，例如右下角或左上角。这可以通过传递关键字参数给legend()函数来完成。例如：

plt.legend(loc='upper left')

这将把图例放置在左上角。可以使用不同的loc参数（如“upper right”，“center”等）来将图例放置在不同的位置。

相关问题

pythonmatplotlib绘图图例

在Python中使用matplotlib绘图时，图例是非常重要的一部分，它可以帮助我们更好地理解图表中的数据。下面是两种常见的绘制图例的方法：

1.使用label参数和legend函数绘制图例

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

2.使用handles和labels参数绘制图例

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

# 绘制折线图
line1 = Line2D(x, y1, color='blue', label='y1')
line2 = Line2D(x, y2, color='red', label='y2')
plt.gca().add_artist(line1)
plt.gca().add_artist(line2)

# 添加图例
plt.legend(handles=[line1, line2])

# 显示图表
plt.show()

pythonmatplotlib绘制复合图形

要绘制复合图形，可以使用matplotlib库中的不同函数和方法。例如，要绘制饼图，可以使用pyplot.pie()函数，并传入相应的参数，如数据大小和标签。然后，可以使用pyplot.title()函数设置图表的标题，并使用pyplot.show()函数显示图表。\[1\]

要绘制三维组合平面图，可以使用matplotlib库中的pyplot.figure()函数创建一个底板，然后使用pyplot.add_subplot()函数在底板上创建幕布。可以使用numpy库生成数据，并将数据传递给幕布的plot_surface()函数来显示曲面图。还可以使用其他函数和方法来设置坐标轴标签、调整视角、添加颜色条等。最后，使用pyplot.savefig()函数保存图表，并使用pyplot.show()函数显示图表。\[2\]

在饼图中显示各项占比情况时，可以使用pyplot.pie()函数返回的Wedge列表和文本列表来创建图例。可以使用pyplot.legend()函数传入wedge元素和指定的标签来设置图例，并使用bbox_to_anchor参数来调整图例的位置。可以使用自定义函数来设置饼图中每个部分的标签格式。\[3\]

综上所述，要绘制复合图形，可以根据需要使用不同的函数和方法来创建和设置图表的各个组成部分。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python matplotlib 绘制饼图](https://blog.csdn.net/weixin_54556126/article/details/121396657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [matplotlib组合图的绘制](https://blog.csdn.net/Gw2092330995/article/details/129274229)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]