plt.legend设置图例位置在画布下面

您可以使用`plt.legend()`函数的`loc`参数来设置图例的位置。要将图例放置在画布下方，可以将`loc`参数设置为`'lower center'`。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='线条1')
plt.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9], label='线条2')

# 设置图例位置
plt.legend(loc='lower center')

# 显示图形
plt.show()

这样，图例将显示在画布的下方中央位置。您还可以使用其他位置参数，如`'lower left'`、`'lower right'`等来调整图例的位置。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置中文字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置负号显示正常 x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1) y = x ** 2 z = x ** 3 fig = plt.figure(1) #创建画布 plt.plot(x, y, "r") #根据x和y值绘制红色曲线 _____________ (x, z, "g*:") #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线 plt.axis('scaled') #设置x轴y轴按实际比例显示 plt.title("二次及三次函数") #设置标题 plt.xlabel("x轴坐标") #设置x轴的名称 _____________ ("y轴坐标") #设置y轴的名称 plt.xlim(-2, 2) #设置x轴的范围 _____________ (-4, 4) #设置y轴的范围 plt.xticks([-2, -1, 0, 1, 2]) #设置x轴刻度 plt.legend(labels=['y=x^2', 'y=x^3']) #设置图例 _____________ #显示图形 fig.savefig('myfig1.png') #保存图片文件

这是一段使用Matplotlib库绘制二次及三次函数图像的代码，下划线处需要填上相应的代码：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'   # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置负号显示正常

x = np.arange(-2.0, 2.1, 0.1)
y = x ** 2
z = x ** 3

fig = plt.figure(1)                      #创建画布
plt.plot(x, y, "r")                      #根据x和y值绘制红色曲线
plt.plot(x, z, "g*:")              #根据x和z值绘制带绿色星号的虚线
plt.axis('scaled')                       #设置x轴y轴按实际比例显示
plt.title("二次及三次函数")              #设置标题
plt.xlabel("x轴坐标")                    #设置x轴的名称
plt.ylabel("y轴坐标")                #设置y轴的名称
plt.xlim(-2, 2)                          #设置x轴的范围
plt.ylim(-4, 4)                    #设置y轴的范围
plt.xticks([-2, -1, 0, 1, 2])            #设置x轴刻度
plt.legend(labels=['y=x^2', 'y=x^3'])    #设置图例
plt.show()                            #显示图形
fig.savefig('myfig1.png')                #保存图片文件

这段代码首先导入了Matplotlib库和Numpy库，然后设置了中文字体和负号的显示方式。接着，通过Numpy库的`arange`函数生成了一组x值，并分别计算了二次函数和三次函数的y值。然后，创建了一个画布，并分别绘制了二次函数和三次函数的图像。接着，设置了坐标轴的名称、范围、刻度和图例，并将图像显示出来。最后，将图像保存至文件。

def plot_training(history=None, metric='acc', title='Model Accuracy', loc='lower right'): model_list = [] fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) for key, val in history.items(): model_list.append(key.replace(HISTORY_DIR, '').rstrip('.history')) plt.plot(val[metric]) plt.title(title) plt.ylabel(metric) plt.xlabel('epoch') plt.legend(model_list, loc=loc) plt.show()

这段代码是一个用于绘制模型训练历史数据的函数。它接受一个历史数据字典，用于绘制每个模型在训练过程中的准确率或损失率的变化。metric参数指定绘制的指标，可以是"acc"（准确率）或"loss"（损失率），title参数指定图表标题，loc参数指定图例的位置。在函数中，首先创建一个画布，然后遍历历史数据字典中的每个模型，将其准确率或损失率绘制到图表中。最后展示图表。