matplotlib中legend函数

matplotlib中的legend函数用于在图表中添加图例。图例是用于解释图表中不同元素的标签，通常用于区分不同的数据系列或不同的线条颜色。legend函数可以设置图例的位置、标签、字体大小、颜色等属性。在使用legend函数时，需要先在图表中添加标签，然后再调用legend函数添加图例。

相关问题

matplotlib 的legend函数

`matplotlib` 的 `legend` 函数用于添加图例。图例是一种标识图表中每个数据系列的方式，通常使用不同的颜色或标记来表示不同的数据系列。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()
plt.show()

这个例子中，我们使用 `plot` 函数绘制了两条线，并分别给它们指定了标签。`legend` 函数就是用来显示这些标签的。不带参数调用 `legend` 函数会自动将所有标签添加到图例中：


`legend` 函数有很多参数，可以用来控制图例的位置、边框、字体等属性。例如，`loc` 参数可以指定图例的位置，可以是一个字符串，也可以是一个元组。常用的字符串包括：`upper left`、`upper right`、`lower left`、`lower right`、`center left`、`center right`、`lower center`、`upper center` 和 `center`。如果是一个元组，它会指定图例的左下角的位置，例如 `(0.5, 0.5)` 表示图例的左下角位于坐标轴的中心。

下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(loc='upper right', frameon=False)
plt.show()

这个例子中，我们将图例位置设置为右上角，并且去掉了边框：


matplotlib 中的legend函数

`legend()` 函数是matplotlib中的一个非常有用的函数，用于在图中添加图例。图例能够帮助读者更好地理解图中的内容，特别是在有多条曲线的情况下。

常用的 `legend()` 函数的参数：

- `labels`：图例中的标签列表
- `loc`：图例的位置，可以是字符串或整数
- `fontsize`：图例中的字体大小
- `frameon`：是否显示图例的边框
- `title`：图例的标题

例如，下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [2, 4, 6, 8]
y2 = [3, 6, 9, 12]

plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

这个例子中，我们使用 `plot()` 函数绘制了两条曲线，并在每条曲线的 `label` 参数中指定了标签。然后，我们使用 `legend()` 函数将这些标签添加到图例中，并指定了 `loc` 参数为 `'best'`，表示让matplotlib自行选择最佳位置来放置图例。

运行这段代码，我们就可以看到图例已经成功地添加到了图中。