plt.legend()和plt.show()的区别

`plt.legend()`和`plt.show()`都是Matplotlib库中常用的函数，但它们的作用不同。

`plt.legend()`函数用于为图表添加图例，可以在图表中标识出每个数据系列所代表的含义。该函数可以接受多个参数，例如标签、位置、标题等，可以根据需要进行设置。在引用中，`plt.legend()`函数用于为两个数据系列添加图例，并设置图例的背景颜色为蓝色。在引用中，`plt.legend()`函数只设置了标签和标题，没有设置背景颜色。

`plt.show()`函数用于显示图表，将图表显示在屏幕上。该函数通常在绘制完图表后调用，可以将图表显示在交互式窗口中或保存为文件。在使用Matplotlib库时，必须调用`plt.show()`函数才能显示图表。需要注意的是，`plt.show()`函数会阻塞程序的执行，直到关闭图表窗口为止。

因此，`plt.legend()`和`plt.show()`的作用不同，`plt.legend()`用于添加图例，`plt.show()`用于显示图表。

相关问题

plt.legend

plt.legend() 是用于添加图例（legend）到图表中的函数。图例是用来标识图表中不同元素的标签，通常与线条、点、颜色等相关联。它可以帮助读者更好地理解图表内容。

在调用 plt.legend() 之前，需要先在图表中设置相应的标签。例如，如果你在图表中绘制了多条线，可以通过在绘制每条线时传入 label 参数来设置标签。然后，通过调用 plt.legend() 来显示出这些标签的图例。

以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.plot(x, y1, label='y = x^2')
plt.plot(x, y2, label='y = x')

plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们绘制了两条曲线，并为每条曲线设置了对应的标签。然后调用 plt.legend() 来显示出这些标签的图例。最后使用 plt.show() 显示图表。

注意，plt.legend() 还有其他一些参数可以进行调整，比如更改位置、改变图例的样式等。具体可以参考matplotlib的官方文档。

plt.legend怎么使用

plt.legend()函数用于为图表添加图例，以便更好地说明图表中的数据。下面是plt.legend()函数的使用方法和示例：

1. 在plt.plot()中添加label参数，然后在plt.legend()中调用即可显示图例。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='linear')
plt.legend()
plt.show()

2. 在plt.legend()中使用handles和labels参数手动指定图例的内容和标签。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

l1, = plt.plot(x, y1, color='red', label='line 1')
l2, = plt.plot(x, y2, color='blue', label='line 2')

plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['red line', 'blue line'], loc='best')
plt.show()

3. 在plt.legend()中使用loc参数指定图例的位置。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y1, color='red', label='line 1')
plt.plot(x, y2, color='blue', label='line 2')

plt.legend(loc=0)
plt.show()