ax.plot(loc = 'upper right')

这是 Matplotlib 中绘制图形时设置图例位置的代码。`ax` 是 Axes 对象，`plot` 是在该对象上绘制折线图的方法。`loc` 参数用于指定图例的位置，`'upper right'` 表示将图例放置在 Axes 对象的右上角。其他可选值包括 `'upper left'`、`'lower left'`、`'lower right'` 等。

相关问题

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(new_name_lst, x_list, label='velocity_x') ax.plot(new_name_lst, y_list, label='velocity_y') ax.plot(new_name_lst, list3, label='velocity') # leg = ax.legend(loc='upper left', fancybox=True, shadow=True) leg.get_frame().set_alpha(0.5) lines = [l for l in ax.lines] lined = dict() for legline, origline in zip(leg.get_lines(), lines): legline.set_picker(True) lined[legline] = origline def onpick(event): legline = event.artist origline = lined[legline] visible = not origline.get_visible() origline.set_visible(visible) if visible: legline.set_alpha(1.0) else: legline.set_alpha(0.2) fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick) plt.show()这个代码加一个跟随鼠标的虚线

你可以尝试添加以下代码来实现跟随鼠标的虚线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 假设你已经有了名为 new_name_lst、x_list、y_list 和 list3 的变量
ax.plot(new_name_lst, x_list, label='velocity_x')
ax.plot(new_name_lst, y_list, label='velocity_y')
ax.plot(new_name_lst, list3, label='velocity')

leg = ax.legend(loc='upper left', fancybox=True, shadow=True)
leg.get_frame().set_alpha(0.5)
lines = [l for l in ax.lines]
lined = dict()
for legline, origline in zip(leg.get_lines(), lines):
    legline.set_picker(True)
    lined[legline] = origline

def onpick(event):
    legline = event.artist
    origline = lined[legline]
    visible = not origline.get_visible()
    origline.set_visible(visible)
    if visible:
        legline.set_alpha(1.0)
    else:
        legline.set_alpha(0.2)
    fig.canvas.draw()

    # 添加跟随鼠标的虚线
    if isinstance(event.artist, plt.Line2D):
        xdata = event.artist.get_xdata()
        ydata = event.artist.get_ydata()
        x = event.mouseevent.xdata
        y = event.mouseevent.ydata
        idx = np.searchsorted(xdata, x)
        if idx < len(xdata) and abs(x - xdata[idx]) > abs(x - xdata[idx-1]):
            idx -= 1
        if idx >= len(xdata) or idx == 0:
            return
        x = xdata[idx]
        y = ydata[idx]
        if not hasattr(ax, 'vline'):
            ax.vline = ax.axvline(x=x, color='k', linestyle='--')
        else:
            ax.vline.set_xdata([x, x])
            ax.vline.set_ydata([min(y, ax.get_ylim()[1]), max(y, ax.get_ylim()[0])])

fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick)
plt.show()

这个代码会在图形中添加一个跟随鼠标的垂直虚线，当鼠标拾取到某个线条时，虚线会跟随鼠标移动到该线条上。

改进代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data1 =[27540, 29975]# 数据 data2 = [32189, 35128] x = ['2020年', '2021年'] y1 = [4.7,9.1] y2 = [3.8,8.8] plt.bar(x-0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue')# 绘制双柱状图 plt.bar(x+0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green') ax = plt.gca().twinx() ax.plot(x, y1, label='y1', color='red')# 绘制双折线图 ax.plot(x, y2, label='y2', color='orange') plt.legend(loc='upper left')# 设置图例 ax.legend(loc='upper right') plt.title('Double Bar and Line Chart')# 设置标题和坐标轴标签 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()

这段代码没有问题，但是可以进行一些改进。首先，可以使用 numpy.arange() 函数生成横坐标 x，这样可以更加灵活地指定横坐标的范围和步长。其次，可以使用 plt.subplots() 函数创建一个 Figure 对象和一个 Axes 对象，这样可以更加方便地控制图表的大小和布局。最后，可以使用 plt.tight_layout() 函数调整图表的边距，使得图表更加美观。改进后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1 = [27540, 29975] # 数据
data2 = [32189, 35128]
y1 = [4.7, 9.1] # 折线图的纵坐标
y2 = [3.8, 8.8]
x = np.arange(len(data1)) # 横坐标

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 创建Figure对象和Axes对象

ax.bar(x - 0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue') # 绘制双柱状图
ax.bar(x + 0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green')
ax.set_xticks(x) # 设置横坐标刻度
ax.set_xticklabels(['2020年', '2021年']) # 设置横坐标刻度标签

ax2 = ax.twinx() # 创建共享横坐标的纵坐标轴
ax2.plot(x, y1, label='y1', color='red') # 绘制双折线图
ax2.plot(x, y2, label='y2', color='orange')

ax.legend(loc='upper left') # 设置图例
ax2.legend(loc='upper right')

ax.set_title('Double Bar and Line Chart') # 设置标题和坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Bar Chart Y')
ax2.set_ylabel('Line Chart Y')

plt.tight_layout() # 调整图表边距
plt.show()

改进后的代码可以更加方便地控制图表的大小和布局，并且可以更加清晰地表达数据和图表的意义。