plt.legend() plt.grid()在python中该代码作用是什么

`plt.legend()` 和 `plt.grid()` 是 Matplotlib 库中用于数据可视化的两个重要功能。

`plt.legend()` 函数主要用于添加图例到图表上，它通常与散点图、折线图等一起使用，用来解释不同线型或标记代表的数据系列。例如，如果你绘制了一条曲线和一条直线，你可以通过 `legend` 来标识哪条线对应于哪个数据集：

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 x, y1, y2 是你的数据
plt.plot(x, y1, label="Data Series 1")
plt.plot(x, y2, label="Data Series 2")
plt.legend()  # 添加图例
plt.show()  # 显示图形

`plt.grid()` 则用于在图表中添加网格线，帮助读者更直观地理解数据分布和趋势。网格线可以设置为显示或隐藏，以及选择显示哪一类网格线（如 major 或 minor）。默认情况下，网格线会显示在主要刻度上，但也可以按需调整：

# 显示所有网格线 (包括x轴和y轴)
plt.grid()

# 只显示x轴网格线
plt.grid(axis='x')

# 显示只有主要网格线 (忽略较小的刻度)
plt.grid(which='major')

plt.show()

相关问题

Gaussianplt.legend() plt.grid() plt.show()

在Matplotlib库中，`gaussianplot()` 函数似乎不是标准的函数名。可能是你想说的`plt.plot()`，这用于绘制线图，其中包含一些常见操作：

1. `legend()`：这个函数用于添加图例，通常当你有不同颜色或标记表示的数据系列时，可以帮助读者理解每个数据系列代表什么。

2. `grid()`：这是一个装饰功能，它会在图表上添加网格线，使得数据点之间的关系更清晰，有助于解读图形。

3. `show()`：这是最后一步，展示画出的所有图形内容。调用此函数后，你会看到实际的绘图结果。

如果你是想创建一个高斯分布（正态分布）的图表，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 创建数据
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = norm.pdf(x)

# 绘制高斯曲线并添加网格和图例
plt.plot(x, y, label='Normal Distribution')
plt.grid(True)
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这里假设`np`是指`numpy`库，用于生成均匀分布的样本数据。记得先导入需要的库哦。

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

# 导入 pandas, numpy, pyplot 和 MultipleLocator 库
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

# 读取数据并按照时间降序排序
datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0)
datas = datas.sort_index(ascending=False)

# 将数据转换为 DataFrame 格式，索引是票房排名，列是年份
datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns)

# 读取 2020 年数据
data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt')

# 绘制 2015-2020 年度票房 Top10 折线图
def drawLines():
    ax = plt.subplot(131) # 创建子图
    for date in datas.columns: # 循环每年的票房数据
        plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) # 绘制折线图
    plt.ylim(0, 600000) # 设置 y 轴范围
    ymajorLocator = MultipleLocator(50000) # 设置 y 轴主刻度
    xmajorLocator = MultipleLocator(1) # 设置 x 轴主刻度
    ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) # 设置 y 轴主刻度
    ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) # 设置 x 轴主刻度
    plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') # 设置标题
    plt.xlabel('票房名次') # 设置 x 轴标签
    plt.grid() # 显示网格线
    plt.legend() # 显示图例

# 绘制 2019 年度票房 Top10 饼图和 2020 年度票房 Top10 饼图
def drawPie():
    plt.subplot(233) # 创建子图
    plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') # 绘制饼图
    plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') # 设置标题
    plt.subplot(236) # 创建子图
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体
    plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
    plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', labels=data2020['name']) # 绘制饼图
    plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') # 设置标题

if __name__ == '__main__':
    plt.subplots(figsize=(20, 8)) # 创建画布
    drawLines() # 绘制折线图
    drawPie() # 绘制饼图
    plt.show() # 显示图形

补充票房 TOP10 的柱状图展示如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取数据并按照时间降序排序
datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0)
datas = datas.sort_index(ascending=False)
datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns)

# 绘制柱状图
plt.subplots(figsize=(20, 8))
plt.bar(datas.index, datas['2020'])
plt.xticks(datas.index, datas.index)
plt.title('2020 年度票房 Top10 柱状图')
plt.xlabel('票房排名')
plt.ylabel('票房（万元）')
plt.show()

柱状图展示如下：

注意：柱状图只显示了 2020 年的数据。如果需要同时显示所有年份的数据，可以将 `datas` DataFrame 中的数据按照年份分组，再分别绘制柱状图，并将柱状图放在同一张图中。