python中图例legend标签内容_matplotlib设置legend图例代码示例

matplotlib设置legend图例代码示例

本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。

Demo

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 绘制普通图像

x = np.linspace(-1, 1, 50)

y1 = 2 * x + 1

y2 = x**2

plt.figure()

# 在绘制时设置lable, 逗号是必须的

l1, = plt.plot(x, y1, label = 'line')

l2, = plt.plot(x, y2, label = 'parabola', color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')

# 设置坐标轴的取值范围

plt.xlim((-1, 1))

plt.ylim((0, 2))

# 设置坐标轴的lable

plt.xlabel('X axis')

plt.ylabel('Y axis')

# 设置x坐标轴刻度, 原来为0.25, 修改后为0.5

plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5))

# 设置y坐标轴刻度及标签, $$是设置字体

plt.yticks([0, 0.5], ['$minimum$', 'normal'])

# 设置legend

plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')

plt.show()

结果展示：

总结

以上就是本文关于matplotlib设置legend图例代码示例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

时间： 2017-12-18

我是以Python开门的,我还是觉得Python也可以进行地形三维可视化,当然这里需要借助第三方库,so,我就来介绍:Python一个很重要可视化插件,Matplotlib. Matplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套友好的命令,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.你会发现Matplotlib和matlab相似,但是你知道matlab强大是很强大,但是安装包就有7G,一下就让我失去玩弄他的兴趣. Matplotlib的二维图形非

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import n

在画一些曲线图(linecharts)时,常常会出现多条曲线同时画在一张图上面,这时候就需要对不同的曲线进行不同的标注,以使读者能够清晰地知道每条曲线代表的含义.当你画很少的几条曲线时,这时画图命令中自动产生的legend能够基本满足你的需要,此时,你不需要做什么:但当你将很多个曲线画在一张图上时,自动产生的legend矩形框往往会覆盖住已经画出来的曲线,很不美观,这时你就需要写专门的代码对legend的位置进行精确的控制,而不能再依靠系统帮你自动控制了. 本文所讲的就是要解决如何在一张图上画多

要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

(1) 饼图(pie),即在一个圆圈内分成几块,显示不同数据系列的占比大小,这也是我们在日常数据的图形展示中最常用的图形之一. 在python中常用matplotlib的pie来绘制,基本命令如下所示(python3.X版本): vals = [1, 2, 3, 4]#创建数据系列 fig, ax = plt.subplots()#创建子图 labels = 'A', 'B', 'C', 'D' colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', '

Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

最近在学习python著名的绘图包matplotlib时发现,有时候图例等设置无法正常显示中文,于是就想把这个问题解决了. PS:本文仅针对Windows,其他平台仅供参考. 原因大致就是matplotlib库中没有中文字体. 我安装的anaconda,这是对应的matplotlib的字体所在文件夹(怎么找到matplotlib配置文件夹所在,下面解决方案会叙述,easyman~). C:\Anaconda64\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fon

原因与现象 Matplot是一个功能强大的Python图表绘制库,很遗憾目前版本自带的字体库中并不支持中文字体.所以如果在绘制内容中需要显示中文,那么就会显示为方格字符. 解决办法有一个较为完美的解决方案,通过扫描Matplot自带字体库以及系统字体库,寻找能够支持的中文字体,如果能够找到的话,就设置第一个为Matplot的字体熟悉. import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontManager

这篇文章主要介绍了Python命令行click参数用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一.前言在概念上, click 把命令行分为 3 个组成:参数.选项和命令. 参数就是跟在命令后的除选项外的内容,比如 git add a.txt 中的 a.txt 就是表示文件路径的参数选项就是以 - 或 -- 开头的参数,比如 -f.--file 命令就是命令行的初衷了,比如 git 就是命令,而 git add 中的 add

如下所示: matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 绘制线条或标记的轴.参数是一个可变长度参数,允许多个X.Y对可选的格式字符串. 例如,下面的每一个都是合法的: plot(x, y) #plot x, y使用默认的线条样式和颜色 plot(x, y, 'bo') #plot x,y用蓝色圆圈标记 plot(y) #plot y用x作为自变量 plot(y, 'r+') #同上,但是是用红色作为标记如果x或y是2维的,那么相应的列将被绘制. x.y的任意

代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def test4(): names = ['电影1', '电影2', '电影3'] real_num1 = [7548, 4013, 1673] real_num2 = [5453, 1840, 1080] real_num3 = [4348, 2345, 1890] x = np.arange(len(names)) # 绘制柱形图 width = 0.3 plt.bar(x, r

1.Figure和Subplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个Figure fig = plt.figure() #不能通过空figure绘图,必须使用add_subplot创建一个或多个subplot #图像为2x2,第三个参数为当前选中的第几个 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot

假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,

创建 test.py 文件,代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: gbk -*- import sys print sys.argv if __name__=='__main__': print "Program name", sys.argv[0] for i in range(1, len(sys.argv)): print "arg%d"%i,sys.argv[i] 测试: python test.py 1 2 3 4 5

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一.当我们用Python matplot时作图时,一些数据需要以百分比显示,以更方便地对比模型的性能提升百分比. 二.借助matplotlib.ticker.FuncFormatter(),将坐标轴格式化. 例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman']

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