plt.legend设置右下

要将图例放置在图表的右下角，可以使用 `loc` 参数并将其设置为 `'lower right'`。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制两组数据
plt.plot(x1,y1,'r')
plt.plot(x2,y2,'b')

# 添加图例，并将其放置在右下角
plt.legend(['Group A', 'Group B'], loc='lower right')

此代码将标签“Group A”放置在红色数据集上方，将标签“Group B”放置在蓝色数据集上方，并将整个图例放置在图表的右下角。

相关问题

plt.legend设置透明度

`plt.legend()`是Matplotlib库中用于创建图例的功能，如果你想设置图例的透明度，可以利用`legend`函数的`framealpha`或`facecolor`属性。这两个属性都可以控制图例边框或背景颜色的透明度。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据和图形
data = [...]
line1, line2 = plt.plot(data)

# 创建图例
legend = plt.legend([line1, line2], ['线1', '线2'], framealpha=0.5)  # 设置边框透明度为50%
# 或者
legend = plt.legend(..., facecolor='rgba(0, 0, 0, 0.8)'  # 设置背景色为半透明的黑色 (0.8代表80%透明)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，`framealpha=0.5`会让图例边框有50%的透明度，而`facecolor='rgba(0, 0, 0, 0.8)'`则是设置了背景色为80%的不透明黑色。你可以根据需要调整这些值，其中`0`表示完全透明，`1`表示完全不透明。

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。

通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。