python画折线图如何使图例不覆盖数据

如果在绘制折线图时，图例覆盖了数据，可以通过调整图例的位置或者修改图例的大小来解决。下面是两种解决方法：

1. 调整图例的位置

可以使用`plt.legend()`函数中的`loc`参数来调整图例的位置，常用的位置参数有：

- `'best'`: 自动选择最佳位置
- `'upper right'`: 右上角
- `'upper left'`: 左上角
- `'lower right'`: 右下角
- `'lower left'`: 左下角

例如，将图例放在右上角可以这样写：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

2. 修改图例的大小

可以使用`plt.legend()`函数中的`fontsize`参数来修改图例的字体大小，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()

这样就可以将图例的字体大小调整为12。

相关问题

python绘制折线图中文图例不显示_python使用matplotlib绘图时图例显示问题的解决...

好的，针对你的问题，我有以下解决方案：

1. 设置中文字体

可以通过设置中文字体来解决中文图例不显示的问题。具体方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置中文字体
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)

# 绘图
plt.plot([1,2,3,4,5], [3,4,5,6,7], label="数据1")
plt.plot([1,2,3,4,5], [5,6,7,8,9], label="数据2")

# 添加图例
plt.legend(prop=font)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，`FontProperties` 用于设置中文字体，`prop` 参数用于设置图例中文字的字体。

2. 设置rcParams

通过设置 `rcParams` 来全局修改 matplotlib 的默认设置，从而解决中文图例不显示的问题。具体方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 设置字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 绘图
plt.plot([1,2,3,4,5], [3,4,5,6,7], label="数据1")
plt.plot([1,2,3,4,5], [5,6,7,8,9], label="数据2")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，`mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']` 用于设置字体，`SimHei` 是中文字体的名称。

希望以上两种方法能够帮助到你。如果还有其他问题，可以继续提问哦。

python画折线图

### 回答1：
要使用Python绘制折线图，可以使用Matplotlib库。以下是一个基本的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们定义了x和y两个列表作为数据，并使用plot函数绘制折线图。然后我们添加了标题和标签，最后使用show函数显示图形。你可以根据自己的需要修改数据和标签。

如果你需要更多定制化的功能，可以参考Matplotlib的官方文档。

### 回答2：
Python 是一种强大的编程语言，可以用来进行数据可视化，并且支持绘制折线图。要使用 Python 绘制折线图，我们可以使用 matplotlib 这个常用的数据可视化库。

首先，需要在计算机上安装 matplotlib 和 numpy 这两个库。可以使用 pip 命令来安装它们：

pip install matplotlib
pip install numpy

安装完成后，我们需要导入这两个库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们需要准备一组数据来绘制折线图。假设我们有 x 和 y 两个列表，分别表示横轴和纵轴的数据。可以使用 numpy 的 arange 方法来生成一组连续的数字作为 x 值，然后再手动指定 y 值。

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = [np.sin(i) for i in x]

使用这两组数据，我们可以调用 matplotlib 的 plot 方法来绘制折线图：

plt.plot(x, y)

最后，我们可以设置折线图的标题、标签和样式，然后调用 show 方法展示图像：

plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("数值")
plt.grid(True)
plt.show()

以上就是使用 Python 绘制折线图的基本流程。当然，还有很多高级用法和自定义选项可以探索，比如添加多条折线、修改线条颜色和样式等等。希望这个简单的示例对你有所帮助！

### 回答3：
Python是一种广泛应用于数据可视化的编程语言，可以使用多种库和工具来制作折线图。以下是一种基本的方法：

首先，我们需要导入相关的库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们准备数据。假设我们有两个列表`x`和`y`，分别存储了折线图中的横坐标和纵坐标的数值。例如：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]

然后，我们使用`plt.plot()`函数来绘制折线图：

plt.plot(x, y)

接下来，我们可以对折线图进行一些自定义的设置，例如添加标题、横坐标和纵坐标标签等：

plt.title("折线图示例")
plt.xlabel("横坐标")
plt.ylabel("纵坐标")

最后，我们使用`plt.show()`函数来显示折线图：

plt.show()

这样，我们就完成了使用Python绘制折线图的过程。当然，除了基本的折线图外，还可以通过使用其他函数和参数来添加图例、调整线条样式、设置坐标轴范围等，以实现更丰富的可视化效果。