ax.legend()和plt.legend()有什么区别
时间: 2023-10-29 15:43:34 浏览: 41
在使用Matplotlib绘制图形时,有两种方式添加图例:
1. `ax.legend()` : 通过给Axes对象添加图例,可以在同一图中添加多个子图。
2. `plt.legend()` : 通过给整个图添加图例,适用于只有一个子图的情况。
具体来说,`ax.legend()`是在某个Axes对象上添加图例,而`plt.legend()`是在当前活动的图上添加图例。
例如,如果我们有两个子图,我们可以使用`ax1.legend()`和`ax2.legend()`来分别为它们添加图例,但如果我们只有一个子图,我们只需要使用`plt.legend()`即可。
相关问题
后续对每个子图设置legend 应该用plt.legend还是ax1.legend
如果使用plt.plot绘制图形,则使用plt.legend函数来设置图例;如果使用ax1.plot绘制图形,则使用ax1.legend函数来设置图例。
plt.legend函数是用来为全局figure设置图例的,它会在当前的figure上查找所有的已命名图形对象,并自动为它们创建图例。而ax1.legend函数则是用来为指定的子图对象设置图例的,它只会在指定的子图上查找已命名的图形对象,并创建图例。
如果你想为整个图形设置一个图例,可以使用plt.legend函数,如果你想为每个子图设置不同的图例,可以使用ax1.legend函数。但是需要注意的是,如果在使用ax1.plot绘制图形时已经为每个子图对象设置了名称,那么在使用plt.legend函数时也会自动为每个子图对象创建相应的图例。
python ax.legend
引用:在使用Python绘制折线图时,可以使用matplotlib.pyplot库中的ax.legend()方法来添加图例。图例是用于标识不同数据系列的标签,使得读者能够更好地理解图表中所呈现的信息。通过在绘制折线图之前,使用ax.legend()方法传入标签列表即可实现添加图例功能。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x, y, label='sine wave') # 在plot函数中使用label参数指定图例标签
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
ax.legend() # 添加图例
plt.show()
```
在上述示例中,我们将折线图的标签设置为了'sine wave',然后使用ax.legend()方法添加了图例。图例将显示在绘图区域中的合适位置,并通过颜色和标签来区分不同的数据系列。