matplotlib 图例位置

matplotlib的图例位置可以通过设置`loc`参数或`bbox_to_anchor`参数来实现自由调整。`loc`参数内置了一些位置选项，如`loc=1`表示将图例放置在右上角的位置。而`bbox_to_anchor`参数可以控制任意位置，其使用坐标表示，原点是图的左下角。可以通过调整坐标的数值来改变图例的位置，如`(1, 0)`表示右下角，`(0, 1)`表示左上角，`(0.5, 0.5)`表示中间位置。需要注意的是，这些坐标的数值可以是负数。此外，还可以通过设置`prop`参数来调整图例的大小，使用`legend(prop = {'size':8})`可以改变图例的大小。另外，通过设置`ncol`参数可以改变图例的样式，`legend(ncol=2)`表示将图例默认并排展示而不是并列展示。

相关问题

matplotlib图例位置

回答: 在matplotlib中，可以使用参数来控制图例的位置。常用的参数包括best、upper right、upper left、lower left、lower right、right、center left、center right、lower center、upper center和center。这些参数可以通过字符串传入，也可以通过数字传入。\[1\]如果仅通过第一个参数无法满足预期，可以使用第二个参数来调整图例的位置。num1用于控制图例的左右移动，值越大越向右移动；num2用于控制图例的上下移动，值越大越向上移动。\[2\]举个例子，如果想要将图例向右移动一些，可以使用bbox_to_anchor=(1.1, 0)。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python中matplotlib调整图例位置](https://blog.csdn.net/liuxiaoru_/article/details/123557459)[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 ]

matplotlib图例

在Matplotlib中，图例用于标识图中的不同数据系列或图形元素。可以使用`legend()`函数添加图例。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，我们绘制了两条曲线，并使用`label`参数为它们设置名称。`legend()`函数用于添加图例，它会自动使用`plot()`函数中设置的`label`参数来创建图例。

我们还可以在`legend()`函数中传递一些其他参数来调整图例的外观和位置，例如：

plt.legend(loc='upper right', fontsize='large')

这将把图例放在右上角，并将字体大小设置为“large”。

Matplotlib还支持在图例中显示不同的符号来表示不同的数据系列。例如，我们可以使用`scatter()`函数绘制散点图，并使用不同的颜色和标记来表示不同的数据系列：

x = np.random.rand(20)
y1 = np.random.rand(20)
y2 = np.random.rand(20)

plt.scatter(x, y1, c='r', marker='s', label='series 1')
plt.scatter(x, y2, c='b', marker='o', label='series 2')
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，我们使用`scatter()`函数绘制了两个数据系列的散点图，并使用`c`参数设置颜色，`marker`参数设置标记形状。`legend()`函数会自动创建图例，并在其中显示颜色和标记。