ax.legend(x, loc=1)

这段代码是用于在当前坐标系（axes）中添加图例（legend）。

具体来说，legend()函数可以接收一个参数x，表示需要添加图例的对象。在这里，x是由外部传入的数据变量。

同时，legend()函数也可以接收一个参数loc，用于设置图例的位置。其中，loc为整数或者字符串类型，用于指定图例的位置。在这里，loc=1表示将图例放置在坐标系的右上角。

图例是用于标识不同数据系列或者对象的标识，通常包括图例的名称和颜色等信息。通过添加图例，可以更加清晰地展示数据之间的关系，同时也能让图形更加美观和易于理解。

相关问题

ax.legend)loc='best')

`ax.legend(loc='best')` 是一个Matplotlib函数，用于在图形中添加图例。其中 `loc='best'` 表示将图例放置在最佳位置，即自动选择最佳位置以避免覆盖数据。可以将 `loc` 参数设置为其他值，如 `'upper right'` 或 `'lower left'` 等，以将图例放置在特定位置。

fig_data = data.query('Year>=1995 and Year<=2019 and AvgTemperature>-72')[['Year','AvgTemperature']].groupby(by='Year') mean_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'mean'}) x = np.array(mean_data.index) mean_y = np.array(mean_data['AvgTemperature']) min_data = fig_data.agg({'AvgTemperature':'min'}) x = np.array(mean_data.index) min_y = np.array(min_data['AvgTemperature']) fig = plt.figure(figsize=(14,6)) ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_xlabel('年份') ax1.set_ylabel('日均气温') ax1.set_ylim(14.5,17) ax1.margins(x=0.01) plt.title('1995-2019年期间世界气温变化趋势') ax1.bar(x, height=mean_y, color='cadetblue', width=0.5, label='平均日均气温') ax1.legend(loc=2) ax2 = ax1.twinx() ax2.margins(x=0.01) ax2.plot(x, min_y, color='purple', label='最低日均气温') ax2.legend() plt.savefig("5-27.png",dpi=600,bbox_inches='tight')

这段代码是用于绘制1995年至2019年期间世界气温变化趋势的图表。首先，使用pandas库的query函数筛选出符合条件的数据，然后按照年份分组并计算每年的平均气温和最低气温。接着，利用matplotlib库绘制双Y轴柱状图和折线图，其中柱状图表示每年的平均气温，折线图表示每年的最低气温。最后，将图表保存至本地。