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- # 这篇内容暂时比较少
- # 但会持续更新的呢
使用函数matplotlib.pyplot.legend()
官方教程:matplotlib.pyplot.legend — Matplotlib 3.5.3 documentation
官方教程很不错,能加载尽量去看官方的。
(1)设置图例为多少列:ncol
int类型, 默认值为: 1
(2)设置图例的行间距,即图例在垂直方向上的间距:labelspacing
float类型, 默认值为和0.5倍的字体大小(font-size units)
(default: rcParams["legend.labelspacing"]
(default: 0.5
))
(3)设置图例的列间距,即图例在水平方向上不同列之间的间距:columnspacing
float类型, , 默认值为和2.0倍的字体大小(font-size units)
(default: rcParams["legend.columnspacing"]
(default: 2.0
))
直接使用plt导出时的图片清晰度不太够,这是因为plt默认dpi(DPI是指每英寸的像素,也就是扫描精度。DPI越低,扫描的清晰度越低)是90,这里可以调整,但调整后相应字体等大小会发生变化,需要对应调整图像尺寸大小。示例如下:
- # fig = plt.figure(figsize=(8.2,12)) # 定义图的大小--开始的
- fig = plt.figure(figsize=(8.3,15),dpi=120) # 定义图的大小---调整后的
- ax.spines['top'].set_visible(False)
- ax.spines['bottom'].set_visible(False)
- ax.spines['left'].set_visible(False)
- ax.spines['right'].set_visible(False)
示例
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
-
- # 创建示例数据
- x = np.linspace(0, 10, 100)
- y = np.sin(x)
-
- # 创建子图
- fig, ax = plt.subplots()
-
- # 绘制曲线
- ax.plot(x, y)
-
- ax.spines['top'].set_visible(False)
- ax.spines['bottom'].set_visible(False)
- ax.spines['left'].set_visible(False)
- ax.spines['right'].set_visible(False)
-
-
- # 手动设置y轴刻度值
- new_yticks = [0.3, 0.5]
- ax.set_yticks(new_yticks)
-
- # 添加标签和标题
- ax.set_xlabel('X轴标签')
- ax.set_ylabel('Y轴标签')
- ax.set_title('手动设置Y轴刻度值的示例')
-
- # 显示图形
- plt.show()
'运行
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