set_bbox_to_anchor

时间: 2023-07-06 07:08:54 浏览: 151
`set_bbox_to_anchor` 是 Matplotlib 库中的一个函数,用于设置图例的位置。它允许用户将图例放置在特定的坐标位置,而不是默认的位置。该函数的语法如下: ```python legend.set_bbox_to_anchor((x, y)) ``` 其中,`legend` 是图例对象,`x` 和 `y` 分别是图例框左上角所在的坐标位置。例如,如果要将图例放置在坐标轴的右上角,则可以使用以下代码: ```python legend.set_bbox_to_anchor((1.0, 1.0)) ``` 这将把图例框的左上角放在坐标轴的右上角。
相关问题

ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2))修改参数图例没动

如果你在使用 `ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2))` 后发现图例位置没有变化,可能是因为你还需要使用 `bbox_transform` 参数。具体来说,你需要将 `bbox_transform` 参数设置为 `plt.gcf().transFigure`,表示将图例的位置坐标转换为相对于整个图的坐标系。以下是一个示例代码,你可以参考一下: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] # 绘制折线图 plt.plot(x, y, label="Line 1") # 添加图例并设置位置 ll = plt.legend(loc="upper left") ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2)) ll.set_bbox_transform(plt.gcf().transFigure) # 显示图形 plt.show() ``` 如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码和上下文信息,我会尽力帮助你解决问题。

ll=ax3[3].legend([line2,line1],["CP", "LP"],handletextpad=0.2,handlelength=0.8) ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2))修改参数图例没动

根据你提供的代码,我看到你使用了 `ax3[3]` 来获取一个子图,并在该子图中绘制了两条曲线,并将它们添加到了一个图例中。你使用 `ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2))` 来尝试将图例的位置设置为 `(0.415, 0.2)`,但是没有生效。 这种情况下,你需要使用 `bbox_transform` 参数来将图例的位置坐标转换为相对于整个图的坐标系。具体来说,你需要将 `bbox_transform` 参数设置为 `fig.transFigure`,其中 `fig` 是你的图形对象。以下是一个示例代码,你可以参考一下: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 绘制图形 fig, ax = plt.subplots() line1, = ax.plot(x, y1, label="Line 1") line2, = ax.plot(x, y2, label="Line 2") # 添加图例并设置位置 ll = ax.legend([line2, line1], ["CP", "LP"], handletextpad=0.2, handlelength=0.8) ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2)) ll.set_bbox_transform(fig.transFigure) # 显示图形 plt.show() ``` 在这个示例代码中,我们使用 `fig, ax = plt.subplots()` 来创建一个图形对象 `fig` 和一个子图对象 `ax`。我们在子图中绘制了两条曲线,并将它们添加到了一个图例中。我们使用 `ll.set_bbox_to_anchor((0.415, 0.2))` 来将图例的位置设置为 `(0.415, 0.2)`,并使用 `ll.set_bbox_transform(fig.transFigure)` 将图例的位置坐标转换为相对于整个图的坐标系。 你可以尝试在你的代码中使用类似的方式来设置图例的位置。如果仍然无法解决问题,请提供更多的代码和上下文信息,我会尽力帮助你解决问题。
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注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度,将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置,在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点(即0°)在正北方向,即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

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