matplotlib 加图例

在使用matplotlib绘图时，我们可以通过添加图例来展示每个数据对应的名称，让图像阅读者更好地认识到图像的数据结构以及绘图者想表达的意思。下面是两种添加图例的方法：

1.使用pyplot.legend()方法添加图例

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y, label='y=x^2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

2.使用面向对象的方法添加图例

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和坐标系
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.scatter(x, y, label='y=x^2')

# 添加图例
legend = ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们使用了pyplot.legend()方法和面向对象的方法分别添加了图例。其中，pyplot.legend()方法是比较简单的方法，它可以快速地为每一个可见绘图对象（Artist）添加图例。而面向对象的方法则需要显式创建matplotlib.legend.Legend对象构造图例，但是它更加灵活，可以对图例进行更加细致的控制。

相关问题

matplotlib加图例

要在 matplotlib 中添加图例，可以使用 `legend()` 方法。该方法可以接受多个参数，包括标签、位置、字体大小等。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

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

plt.legend(loc='upper right', fontsize='medium')

plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了两个函数 `sin(x)` 和 `cos(x)` 的值，然后分别使用 `plot()` 方法绘制了两个曲线，并在每个 `plot()` 方法中指定了标签。最后，我们调用了 `legend()` 方法，并指定了图例的位置和字体大小。最终的图形将显示出两个曲线以及它们的标签。

python matplotlib加图例

在Python中，使用matplotlib库可以很方便地给图表添加图例。可以使用plt.legend()函数来添加图例。在给定的例子中，使用了plt.bar()绘制了两个并列柱状图，并且通过设置label参数来标识每个柱状图的名称（班级A和班级B）。然后在调用plt.legend()函数时，通过设置参数来控制图例的位置、样式和标题等。例如，bbox_to_anchor参数可以用来设置图例边界框的起始位置，loc参数用来设置图例的位置（例如，右上角），title参数用来设置图例的标题等等。通过这样的操作，就可以在图表中添加图例了。