详解plt.legend()具体用法

plt.legend()是matplotlib库中的一个函数，用于添加图例到图表中。图例就是用来解释图表中不同线条或标记所代表的内容的说明。plt.legend()函数的具体用法如下：

1. 在绘制图表时，给每条线或每个标记添加label属性，该属性可以是一个字符串，用于描述该线条或标记的含义。

2. 在绘制完毕后，调用plt.legend()函数，将添加label属性的线条或标记的说明添加到图表中。

例如：

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()

在这个例子中，我们首先定义了x、y1和y2三个数组，并使用plt.plot()函数分别绘制了它们。在绘制时，我们给每个曲线添加了一个label属性，用于描述该曲线的含义。

然后，我们调用plt.legend()函数，将添加了label属性的两条曲线的说明添加到图表中。此时，图表中会出现一个小框，其中包含了“sin(x)”和“cos(x)”两个标签，用于解释图表中两条曲线所代表的内容。

plt.legend()函数还有很多参数可以调整，比如loc用于设置图例的位置，ncol用于设置图例中标签的列数等。具体用法可以参考matplotlib官方文档。

相关问题

plt.legend函数详解

`plt.legend()` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于创建图例（Legend），它是数据可视化中非常重要的元素之一，帮助读者理解图表中的各个曲线代表了哪些数据系列。以下是 `plt.legend()` 函数的一些关键用法：

1. **基本使用**：

   ax = plt.plot(x, y1, label='Series1')
   ax.plot(x, y2, label='Series2')
   plt.legend()  # 默认放置在右上角

这里通过 `label` 参数给每个数据系列指定标签，然后直接调用 `plt.legend()` 就会自动显示图例。

2. **自定义位置**：

   plt.legend(loc='best')  # 自动选择最优位置
   plt.legend(loc='upper left')  # 指定图例的位置，如左上角

`'loc'` 参数可以接受多种字符串选项，如 'upper right', 'lower center', 等等。

3. **添加图例到特定坐标轴**：

   fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
   ax1.plot(...).legend()
   ax2.plot(...).legend(loc='lower center')

如果你有多个子图，可以在每个子图上单独设置图例。

4. **调整样式**：

   legend = plt.legend(title='Temperature', fontsize=14, framealpha=0.5)

可以设置标题、字体大小、透明度等属性。

5. **管理图例项**：

   handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
   plt.legend(handles[::-1], labels[::-1])  # 反转图例顺序

你可以获取当前图例的所有把手（handle）和标签（label），然后根据需要修改它们。

plt.plot()用法

plt.plot()是matplotlib库中的一个函数，用于绘制点和线，并控制其样式。使用plt.plot()可以根据提供的数据绘制出曲线图。引用中的代码示例展示了如何使用plt.plot()来创建一个简单的曲线图。

在使用plt.plot()时，我们需要提供x轴和y轴的数据。x轴数据可以是一个列表、数组、元组或者Series对象，而y轴数据则需要与x轴数据对应，也是一个列表、数组、元组或者Series对象。引用和中给出了不同类型数据的示例。

在绘制曲线之前，我们可以使用一些参数来设置曲线的样式，比如线的颜色、线型、标签等。在引用的代码示例中，'r--'表示线的颜色为红色（r）并且是虚线（--），'aa'是曲线的标签。我们还可以使用plt.xlabel()和plt.ylabel()来设置x轴和y轴的标签，使用plt.title()来设置图表的标题，使用plt.legend()来添加图例。

最后，我们使用plt.show()来显示绘制的曲线图。在同一个图表中可以使用多个plt.plot()来画出多条曲线。

综上所述，plt.plot()是绘制曲线图的一个重要函数，可以根据提供的数据绘制出相应的曲线，并使用一些参数来控制曲线的样式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [plt.plot()的使用方法以及参数介绍](https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/90399938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [plt.plot()详解](https://blog.csdn.net/ZhaoLinke1998/article/details/118657423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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