plt.bar(xticks

时间: 2023-11-13 18:52:04 浏览: 149

关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

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在使用matplotlib画图时，少不了对性能图形做出一些说明和补充。一般情况下，loc属性设置为’best’就足够应付了 plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = [‘a’, ‘b’], loc = ‘best’) 或直接loc = 0 plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = [‘a’, ‘b’], loc = 0) 除’best’，另外loc属性有： ‘upper right’, ‘upper left’, ‘lower left’, ‘lower right’, ‘right’, ‘center 在Python的数据可视化领域，`matplotlib`库是一个非常重要的工具，它提供了丰富的图形绘制功能。当我们在使用`matplotlib`创建图表时，为了使图形更具可读性，常常需要添加图例（legend）来解释不同线条、颜色或形状所代表的意义。`legend`函数中的`loc`参数就是用来设置图例位置的关键属性。 `loc`参数可以接受多种预定义的字符串，如`'best'`、`'upper right'`、`'upper left'`、`'lower left'`、`'lower right'`、`'right'`、`'center left'`、`'center right'`、`'lower center'`、`'upper center'`和`'center'`。这些字符串表示图例在图形中的具体位置。其中，`'best'`是最常用的选项，它会自动选择图例在不遮挡数据的情况下最合适的位置。如果需要手动指定位置，可以直接使用上述字符串或它们对应的数字代码，例如`loc=0`对应`'best'`。以下是一个使用`matplotlib`创建图例的示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x**2 plt.figure() l1, = plt.plot(x, y1, label='line') l2, = plt.plot(x, y2, label='parabola', color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0, 2)) plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5)) plt.yticks([0, 0.5], ['$minimum$', 'normal']) plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['a', 'b'], loc='best') # 使用'best'设置图例位置 plt.show() ``` 此外，`matplotlib`允许通过`bbox_to_anchor`参数来指定图例相对于图表边缘的精确位置，这通常是一个 `(x, y)` 坐标对，其中 `(0, 0)` 表示左上角，`(1, 1)` 表示右下角。例如，`loc='upper left'` 并配合 `bbox_to_anchor=(0, 1)` 可以将图例放在图表的左上角。对于图例的其他定制，`matplotlib`提供了许多选项，比如`frameon`用于控制图例边框是否显示，`framealpha`用于调整边框的透明度，`ncol`用于设置图例中列的数量等。同时，可以使用`title`参数为图例添加标题，或者通过`handlelength`和`handletextpad`来调整图例中线条样例的长度和文本之间的间距。在一些更复杂的场景下，可能需要进一步调整图例的外观，例如字体、大小、颜色等。这些可以通过`fontproperties`参数实现，它可以接受一个字典来设置字体的相关属性，例如`fontproperties={'family': 'Arial', 'size': 12, 'color': 'red'}`。在gnuplot中，虽然图例的设置方式与`matplotlib`有所不同，但基本原理相似，可以通过`set key`命令来调整图例的显示位置、样式、间隔等属性。gnuplot的`key`命令提供了丰富的选项，如`on`和`off`控制显示与否，`top`、`bottom`等控制位置，以及`font`、`spacing`等调整样式。 `matplotlib`的`legend`功能强大且灵活，可以根据需求进行多方面的自定义，以实现符合视觉效果的图形说明。无论是简单的图例位置设置，还是细致的样式调整，都可以帮助我们创建专业且易于理解的可视化作品。

plt.bar(x, height)函数用于绘制垂直条形图，plt.barh(y, width)函数用于绘制水平条形图。在使用plt.bar函数时，可以设置参数来控制条形图的样式，比如宽度(width)、标签(label)、颜色(color)和填充样式(hatch)等。在使用plt.barh函数时，同样可以设置参数来控制条形图的样式，比如高度(height)、标签(label)、颜色(color)等。其中，plt.subplot函数用于创建子图，参数122表示将画布分成1行2列，并在第2个位置创建一个子图。在这个子图中，可以使用SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar')来绘制兄弟姐妹和配偶数量的比例条形图。如果想要给坐标轴加粗，可以使用ax.spines['bottom'].set_linewidth(2)来设置底部坐标轴的粗细，ax.spines['left'].set_linewidth(2)来设置左边坐标轴的粗细，ax.spines['right'].set_linewidth(2)来设置右边坐标轴的粗细，ax.spines['top'].set_linewidth(2)来设置顶部坐标轴的粗细。

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