plt 多个折线/柱的legend间距调整

时间: 2024-02-27 12:49:37 浏览: 18
在使用matplotlib库的plt绘制多个折线或柱状图时,可以通过调整legend的间距来改变图例的位置和布局。下面是一种常见的方法: 1. 首先,创建一个图例对象,可以使用plt.legend()函数来创建,默认情况下,图例会自动添加到当前的坐标轴上。 2. 然后,可以使用legend对象的相关方法来调整图例的位置和布局。其中,常用的方法有: - legend.loc:设置图例的位置,可以传入字符串参数,如'upper right'、'lower left'等,也可以传入坐标元组参数,如(0.5, 0.5)表示图例位于坐标轴的中心位置。 - legend.borderaxespad:设置图例与坐标轴之间的间距,可以传入一个浮点数参数,表示间距的大小。 - legend.columnspacing:设置图例中列之间的间距,可以传入一个浮点数参数,表示间距的大小。 - legend.handletextpad:设置图例中文本与图例标记之间的间距,可以传入一个浮点数参数,表示间距的大小。 下面是一个示例代码,演示了如何调整图例的间距: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建折线图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] y2 = [1, 8, 27, 64, 125] plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 创建图例对象 legend = plt.legend() # 调整图例的位置和布局 legend.loc = 'upper right' legend.borderaxespad = 0.5 legend.columnspacing = 1.0 legend.handletextpad = 0.5 plt.show() ``` 通过调整legend对象的相关属性,可以实现对图例间距的调整。你可以根据需要调整这些属性的值,以达到你想要的效果。

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import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5) t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列,这是第一个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,13) y1 = np.array([53673, 57571, 58905, 55239, 49661, 49510, 49163, 57311, 59187, 60074, 57109, 52885]) plt.plot(x, y1) plt.title('近13天登录人数') plt.show() plt.subplot(2,2,2) #两行两列,这是第二个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) x = np.arange(12) y = np.array([70887, 64957, 62508, 66471, 54972, 46245, 64083, 67090, 64991, 88504, 79404, 68253,]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y, tick_label=['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', "8月", "9月", "10月", '11月', '12月'],width=bar_width) plt.title('近12个月人数') plt.show() plt.subplot(2,2,3)#两行两列,这是第三个图 import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) plt.style.use('fivethirtyeight') languages = ['steam', 'ubisoft'] popularity = [78,22] plt.pie(popularity) plt.tight_layout() plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%') plt.title('游戏平台登录占比') plt.subplot(2,2,4)#两行两列,这是第四个图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ages_x = [1, 2, 3, 4, 5, ] x_indexes = np.arange(len(ages_x)) width = 0.33 dev_y = [64050, 65168, 75588, 75590, 60097] py_dev_y = [57809, 56101, 70605, 63437, 56756] plt.bar(x_indexes, dev_y, width=width, label="2022") plt.bar(x_indexes + width, py_dev_y, width=width, label="2023") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("平均在线人数") plt.title("2022和2023一到五月在线人数对比") plt.legend() plt.xticks(ticks = x_indexes, labels = ages_x) plt.show()

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