Eine Legende ist ein Bereich, der die Elemente des Diagramms beschreibt. Im Matplotlib-Bibliothek , es gibt eine Funktion namens Legende() mit dem eine Legende auf den Achsen platziert werden kann. In diesem Artikel erfahren wir mehr über die Matplotlib-Legenden.
Python Matplotlib.pyplot.legend() Syntax
Syntax : matplotlib.pyplot.legend([blau, grün], bbox_to_anchor=(0.75, 1.15), ncol=2)
Attribute:
- Schatten : [Keine oder bool] Gibt an, ob ein Schatten hinter der Legende gezeichnet werden soll. Der Standardwert ist „Keine“.
- Markierungsskala : [Keine oder int oder float] Die relative Größe der Legendenmarkierungen im Vergleich zu den ursprünglich gezeichneten. Die Standardeinstellung ist Keine.
- Anzahlpunkte : [Keine oder int] Die Anzahl der Markierungspunkte in der Legende beim Erstellen eines Legendeneintrags für eine Line2D (Linie). Der Standardwert ist „Keine“.
- Schriftgröße : Die Schriftgröße der Legende. Wenn der Wert numerisch ist, entspricht die Größe der absoluten Schriftgröße in Punkten.
- Gesichtsfarbe : [Keine oder erben oder Farbe] Die Hintergrundfarbe der Legende.
- Kantenfarbe : [Keine oder erben oder Farbe] Die Randfarbe des Hintergrundpatches der Legende.
Matplotlib.pyplot.legend() in Python
Die Funktion Matplotlib.pyplot.legend() ist ein Dienstprogramm in der Matplotlib-Bibliothek für Python Dies bietet die Möglichkeit, mehrere Diagramme in derselben Abbildung zu beschriften und zwischen ihnen zu unterscheiden
Das Attribut Ort Inlegend()>wird verwendet, um den Ort der Legende anzugeben. Der Standardwert von loc ist loc= best (oben links). Die Zeichenfolgen „oben links“, „oben rechts“, „unten links“ und „unten rechts“ platzieren die Legende an der entsprechenden Ecke der Achsen/Figur.
Das Attribut bbox_to_anchor=(x, y) der Funktion legend() wird verwendet, um die Koordinaten der Legende und des Attributs anzugeben ncol stellt die Anzahl der Spalten dar, die die Legende hat. Der Standardwert ist 1.
Python Matplotlib legend() Funktionsbeispiele
Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, die die Einrichtung des interaktiven Matplotlib-Modus mithilfe von Matplotlib.pyplot.legend() in sehen können Python :
Fügen Sie einer Matplotlib eine Legende hinzu
In diesem Beispiel wird eine einfache quadratische Funktion ( y = x^2 ) gegen die x-Werte [1, 2, 3, 4, 5] aufgetragen. Dem Diagramm wird eine Legende mit der Bezeichnung „Einzelelement“ hinzugefügt, um die dargestellten Daten zu verdeutlichen.
Volladdiererschaltung
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> # Y-axis values> y>=> [>1>,>4>,>9>,>16>,>25>]> # Function to plot> plt.plot(x, y)> # Function add a legend> plt.legend([>'single element'>])> # function to show the plot> plt.show()> |
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Ausgabe :
Ändern Sie die Position der Legende
In diesem Beispiel werden zwei Datenreihen, dargestellt durch „y1“ und „y2“, dargestellt. Jede Serie unterscheidet sich durch eine bestimmte Farbe, und die Legende enthält zur besseren Übersicht farbbasierte Beschriftungen in Blau und Grün.
Python3
# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # Y-axis values> y1>=> [>2>,>3>,>4.5>]> # Y-axis values> y2>=> [>1>,>1.5>,>5>]> # Function to plot> plt.plot(y1)> plt.plot(y2)> # Function add a legend> plt.legend([>'blue'>,>'green'>], loc>=>'lower right'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
doppelt in Java
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Ausgabe :
Kombinieren Sie mehrere Beschriftungen in der Legende
In diesem Beispiel werden zwei Kurven, die „y1“ und „y2“ darstellen, gegen die „x“-Werte aufgetragen. Jede Kurve ist mit einem eindeutigen Legendeneintrag beschriftet: Zahlen bzw. Zahlenquadrat, um dem Betrachter Klarheit zu verschaffen.
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> np.arange(>5>)> # Y-axis values> y1>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> # Y-axis values> y2>=> [>1>,>4>,>9>,>16>,>25>]> # Function to plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Numbers'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Square of numbers'>)> # Function add a legend> plt.legend()> # function to show the plot> plt.show()> |
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Ausgabe :
Zeichnen von Sinus- und Kosinusfunktionen mit Legenden in Matplotlib
In diesem Beispiel sind sowohl die Sinus und Cosinus Funktionen werden gegen den Bereich [0, 10] auf der x-Achse aufgetragen. Die Darstellung enthält Legenden, die die Sinus- und Kosinuskurven unterscheiden und so die visuelle Klarheit verbessern.
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> x>=> np.linspace(>0>,>10>,>1000>)> fig, ax>=> plt.subplots()> ax.plot(x, np.sin(x),>'--b'>, label>=>'Sine'>)> ax.plot(x, np.cos(x), c>=>'r'>, label>=>'Cosine'>)> ax.axis(>'equal'>)> leg>=> ax.legend(loc>=>'lower left'>)> |
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Ausgabe:
Platzieren Sie die Legende außerhalb der Handlung in Matplotlib
In diesem Beispiel zwei Funktionen y = x Und y = 3x werden gegen die x-Werte aufgetragen. Die Legende ist zur Verbesserung des Layouts und der Klarheit strategisch mit zwei Spalten über dem Diagramm positioniert.
Python3
Beispiel für einen binären Suchbaum
# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> [>0>,>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>]> # Y-axis values> y1>=> [>0>,>3>,>6>,>9>,>12>,>15>,>18>,>21>,>24>]> # Y-axis values> y2>=> [>0>,>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>]> # Function to plot> plt.plot(y1, label>=>'y = x'>)> plt.plot(y2, label>=>'y = 3x'>)> # Function add a legend> plt.legend(bbox_to_anchor>=>(>0.75>,>1.15>), ncol>=>2>)> plt.show()> |
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Ausgabe:
