matplotlib图例legend语法及设置的方法

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 882
收藏 0 赞 0 分享

1.图例legend基础语法及用法

legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)

Keyword Description
loc Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置
prop the font property字体参数
fontsize the font size (used only if prop is not specified)
markerscale the relative size of legend markers vs. original 图例标记与原始标记的相对大小
markerfirst If True (default), marker is to left of the label. 如果为True,则图例标记位于图例标签的左侧
numpoints the number of points in the legend for line 为线条图图例条目创建的标记点数
scatterpoints the number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条目创建的标记点数
scatteryoffsets a list of yoffsets for scatter symbols in legend 为散点图图例条目创建的标记的垂直偏移量
frameon If True, draw the legend on a patch (frame). 控制是否应在图例周围绘制框架
fancybox If True, draw the frame with a round fancybox. 控制是否应在构成图例背景的FancyBboxPatch周围启用圆边
shadow If True, draw a shadow behind legend. 控制是否在图例后面画一个阴影
framealpha Transparency of the frame. 控制图例框架的 Alpha 透明度
edgecolor Frame edgecolor.
facecolor Frame facecolor.
ncol number of columns 设置图例分为n列展示
borderpad the fractional whitespace inside the legend border 图例边框的内边距
labelspacing the vertical space between the legend entries 图例条目之间的垂直间距
handlelength the length of the legend handles 图例句柄的长度
handleheight the height of the legend handles 图例句柄的高度
handletextpad the pad between the legend handle and text 图例句柄和文本之间的间距
borderaxespad the pad between the axes and legend border 轴与图例边框之间的距离
columnspacing the spacing between columns 列间距
title the legend title
bbox_to_anchor the bbox that the legend will be anchored.指定图例在轴的位置
bbox_transform the transform for the bbox. transAxes if None.

(1)设置图例位置

使用loc参数

0: ‘best'
1: ‘upper right'
2: ‘upper left'
3: ‘lower left'
4: ‘lower right'
5: ‘right'
6: ‘center left'
7: ‘center right'
8: ‘lower center'
9: ‘upper center'
10: ‘center'

(2)设置图例字体

#设置字体大小
fontsize : int or float or {‘xx-small', ‘x-small', ‘small', ‘medium', ‘large', ‘x-large', ‘xx-large'}

(3)设置图例边框及背景

plt.legend(loc='best',frameon=False) #去掉图例边框
plt.legend(loc='best',edgecolor='blue') #设置图例边框颜色
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效

(4)设置图例标题

plt.legend(loc='best',title='figure 1 legend') #去掉图例边框

2.legend面向对象命令

(1)获取并设置legend图例       

plt.legend(loc=0, numpoints=1)
leg = plt.gca().get_legend() #或leg=ax.get_legend()
ltext = leg.get_texts()
plt.setp(ltext, fontsize=12,fontweight='bold') 

(2)设置图例

legend = ax.legend((rectsTest1, rectsTest2, rectsTest3), ('test1', 'test2', 'test3')) 
legend = ax.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')
legend.get_frame().set_facecolor('red') #设置图例legend背景为红色
frame = legend.get_frame() 
frame.set_alpha(1) 
frame.set_facecolor('none') #设置图例legend背景透明 

(3)移除图例

ax1.legend_.remove() ##移除子图ax1中的图例
ax2.legend_.remove() ##移除子图ax2中的图例
ax3.legend_.remove() ##移除子图ax3中的图例

3.案例:设置图例legend到图形边界外

#主要是bbox_to_anchor的使用
box = ax1.get_position()
ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8])
ax1.legend(loc='center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.2),ncol=3)

4.案例:显示多图例legend

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.uniform(-1, 1, 4)
y = np.random.uniform(-1, 1, 4)
p1, = plt.plot([1,2,3])
p2, = plt.plot([3,2,1])
l1 = plt.legend([p2, p1], ["line 2", "line 1"], loc='upper left')
 
p3 = plt.scatter(x[0:2], y[0:2], marker = 'D', color='r')
p4 = plt.scatter(x[2:], y[2:], marker = 'D', color='g')
# This removes l1 from the axes.
plt.legend([p3, p4], ['label', 'label1'], loc='lower right', scatterpoints=1)
# Add l1 as a separate artist to the axes
plt.gca().add_artist(l1)

import matplotlib.pyplot as plt
line1, = plt.plot([1,2,3], label="Line 1", linestyle='--')
line2, = plt.plot([3,2,1], label="Line 2", linewidth=4)
# 为第一个线条创建图例
first_legend = plt.legend(handles=[line1], loc=1)
# 手动将图例添加到当前轴域
ax = plt.gca().add_artist(first_legend)
# 为第二个线条创建另一个图例
plt.legend(handles=[line2], loc=4)
plt.show()

 到此这篇关于matplotlib图例legend语法及设置的方法的文章就介绍到这了,更多相关matplotlib legend内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多