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python如何在matplotlib中绘制图例legend
来源：互联网
2023-03-16 19:29:23 410
matplotlib 是Python的可视化包与工具，可视化必然涉及到图例这一块，图例的英文乘法：legend, 用于区分不同的形状：
工具/原料
- Anaconda3.exe
方法/步骤
首先导入使用到的包，matplotlib.pyplot, numpy:
接着设置图的大小，添加子图，figsize用于设置图的大小：
再接着，我们使用numpy创建正弦，余弦曲线的点集合，并调用plot方法绘制：
然后，我们只需要一行代码，plt.legend(loc='位置'), 把图例加上了：
但是，我们可能满足于这种显示方式，我想要把图例单独单个显示，拆分出来，这里重要的代码就是，获取到legend ，调用add_artist方法，不然会被覆盖掉，到此，legend图例的操作完成了。
一个好看的图例：
源码
# 导入matplotlib.pyplot, numpy 包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加主题样式
plt.style.use('mystyle')
# 设置图的大小，添加子图
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(111)
#绘制sin, cos
x = np.arange(-np.pi, np.pi, np.pi / 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
sin, = ax.plot(x, y1, color='red', label='sin')
cos, = ax.plot(x, y2, color='blue', label='cos')
ax.set_ylim([-1.2, 1.2])
# 第二种方式 拆分显示
sin_legend = ax.legend(handles=[sin], loc='upper right')
ax.add_artist(sin_legend)
ax.legend(handles=[cos], loc='lower right')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加主题样式
plt.style.use('mystyle')
# 设置图的大小，添加子图
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(111)
for color in ['red', 'green']:
n = 750
x, y = np.random.rand(2, n)
scale = 200.0 * np.random.rand(n)
ax.scatter(x, y, c=color, s=scale,
label=color, alpha=0.3,
edgecolors='none')
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.show()
以上方法由办公区教程网编辑摘抄自百度经验可供大家参考！
标签： python
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