python左上角设置图例，字体大小为15

好的，以下是一份Python代码，可以在左上角为图形添加一个图例，并将字体大小设置为15：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义月份和销售额数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [20, 28, 25, 30, 35, 27]

# 绘制柱形图
plt.bar(months, sales, color='c', label='Sales')

# 添加标题和标签
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales (in 10,000 RMB)')

# 添加图例
plt.legend(fontsize=15, loc='upper left')

# 显示图形
plt.show()

在代码中，我们使用 `label` 参数为柱形图添加标签，然后使用 `legend` 函数为图形添加图例，其中 `fontsize` 参数设置字体大小为15，`loc` 参数设置图例的位置为左上角。

你可以根据自己的需要进行修改，但需要保证 `label` 参数和 `legend` 函数的 `label` 参数一致。同时，如果需要设置其他位置的图例，可以将 `loc` 参数修改为相应的位置代码（比如右上角为 `upper right`）。

相关问题

plt.XX #绘制不同月份的销售额(万元)柱形图，其中参数color = 'c' plt.XX#左上角设置图例，字体大小为15 plt.XX #使用twinx() 添加次坐标轴 plt.XX#绘制不同月份同比增长率折线图，红色，线宽为3, plt.XX#右上角设置图例，字体大小为15

以下是一个综合示例，演示如何绘制不同月份的销售额柱形图和同比增长率折线图，并添加图例和次坐标轴：

import matplotlib.pyplot as plt

# 不同月份的销售额（万元）
sales = [100, 120, 140, 130, 110, 90, 80]

# 不同月份的同比增长率
growth_rate = [0.2, 0.3, 0.4, 0.1, -0.2, -0.1, -0.2]

# 创建一个子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制柱形图
ax1.bar(range(len(sales)), sales, color='c', label='Sales')
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales (10,000 Yuan)', color='c')
ax1.tick_params('y', colors='c')

# 添加图例
ax1.legend(loc='upper left', fontsize=15)

# 创建次坐标轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制折线图
ax2.plot(range(len(growth_rate)), growth_rate, 'r-', linewidth=3, label='Growth Rate')
ax2.set_ylabel('Growth Rate', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')

# 添加图例
ax2.legend(loc='upper right', fontsize=15)

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了不同月份的销售额和同比增长率。然后，我们使用plt.subplots()函数创建了一个包含一个子图的图表。接下来，我们使用bar()函数在ax1上绘制了一个柱形图，并使用set_xlabel()、set_ylabel()和tick_params()函数设置了x轴、y轴和刻度的样式。同时，我们在ax1上添加了一个图例。为了绘制同比增长率折线图，我们使用twinx()函数创建了一个次坐标轴ax2，并在ax2上绘制了一个折线图。我们同样使用set_ylabel()、tick_params()和legend()函数设置了ax2的样式和图例。

最后，我们使用show()函数显示了图表。

运行这段代码后，会生成一个包含柱形图和折线图的图表，其中，左侧y轴对应销售额柱形图，右侧y轴对应同比增长率折线图。同时，图例分别位于左上角和右上角，字体大小均为15。

python matplotlib画图时图例说明

Python的matplotlib是一款数据可视化工具，而图例说明则是在数据可视化过程中非常重要的一部分。在画图时，我们经常需要对每个数据对应的线条或颜色进行说明，这时候图例说明就起到了非常重要的作用。图例说明不仅使得图表更加易懂，还能够提高数据可视化的观感。

matplotlib中可以通过legend()函数来添加图例说明，其常用语法为：

plt.plot(x,y,label='线条说明')
plt.legend()

在上述代码中，plt.plot(x,y,label='线条说明')用来给线条添加说明，其中label用来指定线条说明的内容。而plt.legend()函数则用来添加图例说明，并显示在图表中。

在matplotlib中，可以通过loc参数来控制图例说明的位置。loc有多个值可选，如'upper right','lower left'等等，其中每一个值代表着不同的位置。常见的位置参数包括：

- 'best'：自动选择最佳位置
- 'upper right'：右上角
- 'upper left'：左上角
- 'lower right'：右下角
- 'lower left'：左下角

同时，legend()函数还可以通过numpoints参数来控制图例中显示的标记个数，而fontsize参数用于指定图例字体的大小。

需要注意的是，图例说明的位置可能会与图表中的数据重叠，这时候可以通过调整位置或者放大缩小角度来改善。此外，如果数据过于复杂，也可以使用subplot来显示多个图，并将图例说明放在合适的位置。

最后需要指出的是，matplotlib非常强大、灵活，可以绘制出各种类型的图表，而图例说明则可以提高数据可视化的观感。因此，在使用matplotlib进行数据可视化时，不要忽视图例说明的作用。