plt.legend()调整位置
时间: 2023-10-07 11:05:15 浏览: 65
要调整 `plt.legend()` 的位置,您可以使用 `loc` 参数来指定图例的位置。下面是一些常用的位置选项:
- `'best'`:自动选择最佳位置
- `'upper right'`:右上角
- `'upper left'`:左上角
- `'lower right'`:右下角
- `'lower left'`:左下角
- `'right'`:右侧
- `'center left'`:左侧居中
- `'center right'`:右侧居中
- `'lower center'`:底部居中
- `'upper center'`:顶部居中
- `'center'`:居中
以下是一个示例,展示如何将图例移动到右上角:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制图形
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
```
您可以根据需要选择合适的位置参数来调整图例的位置。
相关问题
python画图时,把plt.legend调整标签的位置在左上角
可以使用plt.legend()函数的loc参数来设置图例的位置。例如,要将图例放置在左上角,可以将loc设置为'upper left'或者2:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 5, 8, 3]
plt.plot(x, y, label='data')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
```
除了'upper left'和2,还可以使用其他字符串或数字来设置图例的位置。可以参考matplotlib文档中关于legend()函数的说明:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html
plt.figure(figsize= (10, 4)) plt.subplot(121) plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses') plt.legend() plt.subplot(122) plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses') plt.legend() plt.tight_layout()这段代码什么意思
这段代码的作用是绘制模型训练过程中的损失值曲线图,其中:
- `plt.figure(figsize= (10, 4))`:创建一个大小为(10, 4)的Matplotlib图形对象。
- `plt.subplot(121)`:创建一个大小为1x2的子图,并将当前子图设置为第1个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), cbow_losses, 'r-o', label = 'CBOW Losses')`:在当前子图中绘制CBOW算法的损失值曲线,并用红色圆点表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1,`cbow_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`:添加图例到当前子图中。
- `plt.subplot(122)`:将当前子图设置为第2个子图。
- `plt.plot(range(n_epoch), sg_losses, 'g-s', label = 'SkipGram Losses')`:在当前子图中绘制Skip-gram算法的损失值曲线,并用绿色正方形表示。其中`range(n_epoch)`表示x轴范围为0到n_epoch-1,`sg_losses`表示y轴上的损失值。
- `plt.legend()`:添加图例到当前子图中。
- `plt.tight_layout()`:调整子图布局,使其紧凑显示。
绘制损失值曲线图可以帮助我们了解模型训练过程中的性能表现,以及在何时停止训练模型。
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