plt.legend(loc='top right')

时间: 2023-12-31 18:03:15 浏览: 110
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

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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。
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Python matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

lgnd = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0, numpoints=1, fontsize=10) lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16) lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10) #...
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python matplotlib实现将图例放在图外

plt.legend(loc='outside left') 在上述代码中，loc='outside left'将图例放置在图表的左外侧。你也可以选择'outside right', 'outside top', 或 'outside bottom'。 对于多子图的情况，有时需要移除特定...

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...

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()

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...

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果： ax = plt.gca() ax....

def show_ROC(): global X_train,X_test,y_train,y_test model = RandomForestClassifier(max_depth=20, random_state=1234) model.fit(X_train, y_train) score_window = tk.Toplevel(window) score_window.geometry("600x600") score_window.title("随机森林-ROC") y_prod = model.predict_proba(X_test)[:, 1] false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_prod) roc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate) # 创建一个新的Figure对象 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, color='red', label='AUC = %0.2f' % roc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--') plt.axis('tight') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.title('ROC') # 添加ROC曲线的通俗解释 roc_explanation = "ROC曲线反映了不同阈值下模型的分类能力，AUC值越高代表模型效果越好。ROC曲线通过计算不同阈值下的真正率和假正率，形成一条曲线来反映模型的分类能力。如果ROC曲线越靠近左上角，则代表模型的性能越好。" plt.text(0.5, -0.1, roc_explanation, ha='center', va='center', fontsize=10, transform=plt.gca().transAxes) # 将Figure对象添加到Canvas对象中，并将Canvas对象添加到tkinter窗口中 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=score_window) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)

这段代码是用随机森林算法来绘制ROC曲线，其中使用了sklearn库中的RandomForestClassifier模型来训练数据，并使用predict_proba方法来获取模型输出的概率值。然后使用sklearn库中的roc_curve方法计算出真正率和假正...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

以下是绘制ROC曲线的代码： ...ax.legend(loc="lower right") plt.show() 这段代码将绘制KNN分类器和随机森林分类器的ROC曲线，以及它们的平均曲线和AUC值。您需要将其与您的数据集和分类器参数一起使用。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 4)) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_linewidth(1.5) ax.spines['left'].set_linewidth(1.5) ax.set_ylim([0, 500])，怎么添加图例

要添加图例，需要先在图中添加线条或标记，然后使用 ax....ax.legend(loc='upper right', frameon=False, fontsize=12) 这将在右上角添加一个没有边框的图例，其中包含两条线和一些散点，并将字体大小设置为 12。

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

plt.legend(loc="lower right") plt.show() 在这个代码中，我们使用 roc_curve 函数计算训练集和测试集的 FPR 和 TPR，然后使用 auc 函数计算 ROC 曲线下的面积。最后，我们使用 matplotlib 库绘制 ROC ...

p = plt.figure(figsize=(10,8)) for i in range(1,data['arr_1'].shape[1]): ax = p.add_subplot(4,4,i) ax.bar(data['arr_1'][:,0],data['arr_1'][:,i]) plt.show()，在此代码里完成上面的要求

plt.legend(handles, range(1,data['arr_1'].shape[1]), loc='upper left') # 设置图表标题 plt.suptitle('2001-2019年劳动力与就业人员数据') # 调整子图间距和边距 plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2,...
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ax.legend(bbox_to_anchor=(0,1,1,.1), ncol=2, mode="expand", loc="lower left") #### 八、注释的添加 - **添加注释**：通过ax.annotate可以向图表添加带箭头的注释。 - 示例代码： python ax....
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python中用plt画图

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import pandas as pd df = pd.read_csv('lending.dat') df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year df_book_count = df[['bid', 'title']].drop_duplicates().merge( df.groupby('bid').size().reset_index(name='count'), on='bid') top5_books = pd.DataFrame() for year in df['year'].unique(): df_year = df[df['year'] == year] if len(df_year) >= 5: # 只有当年份至少有 5 本书籍时，才计算前 5 本最受欢迎的书籍 # 按照每个书籍的借阅次数进行排序，并选择前 5 本书籍 df_year_sorted = df_book_count[df_book_count['bid'].isin(df_year['bid'])].sort_values('count', ascending=False).head(5) # 将年份信息添加到 DataFrame 中 df_year_sorted['year'] = year top5_books = pd.concat([top5_books, df_year_sorted], ignore_index=True) # 输出结果 print(top5_books[['year', 'title', 'count']])统计每年借阅量排前五的图书及其借阅量对其进行新颖的可视化展示

ax.legend(loc='upper right') # 显示图形 plt.show() 这个代码会生成一个柱状图，横轴是年份，纵轴是借阅量，每个颜色代表一本图书。你可以根据实际需要调整图形的大小、颜色、字体等参数。

1.读取数据“2001-2019年劳动力与就业人员数据.npz“ 2.在16个子图中利用bar函数绘制所有数据柱形图，不同子图颜色不同 3.设置图例、坐标轴标题、图表标题、刻度

plt.legend(handles, years, loc='upper left') # 设置图表标题 plt.suptitle('2001-2019年劳动力与就业人员数据') # 调整子图间距和边距 plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2, top=0.95, bottom=0.05, ...

使用R4.2.1自带的数据集Titanic,绘制以下图形. (1)绘制Sex和Survived的并列条形图和堆叠条形图，并为条形图添加频数标签. (2)绘制Class的帕累托图. (3)绘制Class和Survived的脊形图. (4)绘制Class, Sex,Age和Survived4个变量的马赛克图. (5)选择适当的变量绘制饼图,扇形图,环形图和饼环图.

plt.legend(title='Survived', loc='upper right') # 堆叠条形图 plt.figure(figsize=(10, 5)) sns.countplot(x='sex', hue='survived', data=titanic, dodge=False) plt.title('Survival Rate by Sex') plt.xlabel...

考察知识点： add _ axes (）绘制多子图 使用 add _ axex (）方式，按如下要求绘制两个子图 请在满足要求的同时尽可能的美化图表，子图样式请大家尽情发挥需要满足以下条件： 1．绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角2．为每个子图图表设置中文表名 3．为每个子图图表设置线条样式虚线 4．为每个子图图表设置线条上点形状圆圈 5．为每个子图图表修改线上点大小1 6．为每个子图图表设置线条颜色绿色 7．为每个子图图表设置网格线 8．为每个子图图表设置图例

代码实现如下： python import numpy as np import matplotlib.pyplot ...plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1) plt.show() 结果如下图所示： ![image.png](attachment:image.png)

利用rstdio自选数据完成图形绘制，要求： 1.图形中至少包含两条曲线； 2.图形设计中包含线条颜色、宽度、点形状、文本属性、图形尺寸、边界尺寸、标题、坐标轴设置、图例、文本标注等设置； 3.选取数据要有一定的实际意义，并对分析结果做必要说明。 选取数据 描述数据 绘制图形

plt.legend(loc='upper right') # 添加文本标注 plt.text(1, 1.2, 'Max value of sin(x)', fontsize=10, color='r') plt.text(6, -1.2, 'Min value of cos(x)', fontsize=10, color='b') # 显示图形 plt.show() ...

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