plt.legend(loc='top right')

这是一个用于在 matplotlib 绘图库中添加图例的代码。其中，loc参数用于指定图例的位置，'top right'表示图例位于图像的右上角。图例是一种用于标识不同数据系列的工具，通常使用不同的颜色或线型来表示不同的数据系列，并提供一些额外的信息以帮助读者理解数据。在使用matplotlib进行数据可视化时，添加图例是非常有用的。

相关问题

plt.title('ip数量top10分布柱形图') plt.xticks(range(10),list_after_name) plt.ylim([10,180]) plt.xlabel('IP') plt.ylabel('人数') # 去除图形顶部边界和右边界的刻度 plt.tick_params(top='off', right='off') # 显示图例 plt.legend(loc = 'best') plt.savefig('ip数量top10分布柱形图.png') # 显示图形 plt.show()

这段代码的作用是：

1. 使用 `plt.title()` 方法设置柱状图的标题为 `'ip数量top10分布柱形图'`。
2. 使用 `plt.xticks()` 方法将 x 轴的刻度设置为 `list_after_name` 中的元素，并将其对应的位置设置为 0 到 9。
3. 使用 `plt.ylim()` 方法设置 y 轴的取值范围为 `[10, 180]`。
4. 使用 `plt.xlabel()` 方法设置 x 轴的标签为 `'IP'`。
5. 使用 `plt.ylabel()` 方法设置 y 轴的标签为 `'人数'`。
6. 使用 `plt.tick_params()` 方法去除图形顶部和右侧的刻度线。
7. 使用 `plt.legend()` 方法显示图例，并将其位置设置为 `'best'`，即自动选择最佳位置。
8. 使用 `plt.savefig()` 方法将图形保存为名为 `'ip数量top10分布柱形图.png'` 的文件。
9. 使用 `plt.show()` 方法显示图形。

这段代码的作用是对柱状图进行一些格式设置，使其更清晰明了，并将其保存为文件。

sns.set_style('white') sns.set_context("paper", font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(16,5)) plt.plot(y_test[:720], label = "test") plt.plot(y_pred[:720], label = "Predictions") plt.tick_params(left=False, labelleft=True) #remove ticks plt.tight_layout() sns.despine(top=True) plt.subplots_adjust(left=0.07) plt.xlabel('Time Index') plt.ylabel('Energy Consumption') plt.legend(loc='upper right'); plt.savefig('Fig8.png', dpi=500)在这段代码中，y轴坐标的值是什么

在这段代码中，y轴坐标的值是 "Energy Consumption"，该标签是通过 plt.ylabel('Energy Consumption') 进行设置的。这段代码的作用是绘制一个时间序列图，其中 y 轴表示能源消耗量，x 轴表示时间索引。其中，y_test[:720] 代表测试集的前 720 个样本的真实值，y_pred[:720] 代表前 720 个样本的预测值。通过将这两条线绘制在同一张图上，可以帮助我们更好地比较真实值和预测值之间的差异，从而评估模型的性能。其他代码块则用于调整图表的样式和布局，使其更加易于阅读和解释。最后，该图表被保存为名为 "Fig8.png" 的文件，分辨率为 500 dpi。