Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图等基本图像属性
小黄人番外短片合集 — 第9集【Changing Light Bulb 换灯泡】
Matplotlib 系列文章（持续更新中）：
《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（一）：初识 Matplotlib 与其 matplotibrc 配置文件》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性》 《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图等基本图像属性》 文章目录【1x00】设置图例【1x01】方法一：指定 label 参数【1x02】方法二：使用 set_label 方法【1x03】方法三：直接使用 legend 方法【2x00】数学公式 LaTeX【3x00】调整 x / y 轴刻度和范围【4x00】画布边框与坐标轴的移动【5x00】创建子图【5x01】方法一：add_subplot()【5x02】方法二：pyplot.subplot()【5x03】方法三：pyplot.subplots()【6x00】保存图像这里是一段防爬虫文本，请读者忽略。
本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
本文链接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/105828143
【1x00】设置图例
matplotlib.pyplot.legend() 方法可以为图表设置图例。
基本语法：matplotlib.pyplot.legend(\*args, \*\*kwargs)
部分常见参数：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| borderaxespad | 图例距离轴之间的距离，float 类型，默认为 0.5 |
| borderpad | 图例边框空白区域大小，float 类型，默认为 0.4 |
| columnspacing | 图例列间距，float 类型，默认为 2.0 |
| edgecolor | 图例边缘线颜色，支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等 更多颜色示例参见官网 Color Demo |
| facecolor | 图例背景颜色，默认继承自 axes.facecolor其他颜色，支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等 更多颜色示例参见官网 Color Demo |
| fancybox | 是否使用圆形框作为图例背景， 默认为 True |
| fontsize | 图例字体大小，默认为 medium，xx-small, x-small, small, medium large, x-large, xx-large, smaller, larger也可以使用数字来表示字体大小 |
| framealpha | 图例透明度，float 类型，默认为 0.8，取值范围：[0, 1] |
| handleheight | 图例的高度 ，float 类型，默认为 0.7 |
| handlelength | 图例的宽度，float 类型，默认为 2.0 |
| handletextpad | 图例和图例文本之间的水平距离，float 类型，默认为 0.8 |
| labelspacing | 不同图例之间的垂直距离，float 类型，默认为 0.5 |
| loc | 图例在画布中的位置，默认为 best，其他取值：best, upper right, upper left, lower left lower right, right, center left, center right lower center, upper center, center也可以用数字 0 - 10 来表示上述位置 |
| shadow | 是否给图例添加阴影效果，默认为 False |
在画图的时候先指定 label 标签文本，再调用 legend() 方法即可。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
x = range(2, 26, 2)
y = range(0, 12)
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
plt.plot(a, b, label='图例一') # 指定 a,b 数据的图例
plt.plot(x, y, label='图例二') # 指定 x,y 数据的图例
plt.legend(loc=2, edgecolor='red', facecolor='#F5F5F5') # 指定图例位置、边缘线条颜色和背景色
plt.show()
【1x02】方法二：使用 set_label 方法
在画图的时候先使用 set_label() 方法指定标签文本，再调用 legend() 方法即可。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
x = range(2, 26, 2)
y = range(0, 12)
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
line1, = plt.plot(a, b)
line2, = plt.plot(x, y)
line1.set_label('图例一') # 指定 a,b 数据的图例
line2.set_label('图例二') # 指定 x,y 数据的图例
plt.legend(loc=2, edgecolor='red', facecolor='#F5F5F5') # 指定图例位置、边缘线条颜色和背景色
plt.show()
【1x03】方法三：直接使用 legend 方法
直接使用 legend() 方法来指定图例标签也可以达到同样效果，图例以列表或者元组形式储存，图例与绘制图形的顺序一一对应。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
x = range(2, 26, 2)
y = range(0, 12)
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
plt.plot(a, b)
plt.plot(x, y)
plt.legend(['图例一', '图例二'], loc=2, edgecolor='red', facecolor='#F5F5F5')
plt.show()
也可以使用两个元组，将绘制的图形和图例一一对应来储存：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
x = range(2, 26, 2)
y = range(0, 12)
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
line1, = plt.plot(a, b)
line2, = plt.plot(x, y)
plt.legend((line1, line2), ('图例一', '图例二'), loc=2, edgecolor='red', facecolor='#F5F5F5')
plt.show()
以上三种方法绘制的图形均一致：
博客专家
原创文章 165获赞 1134访问量 55万+
关注
私信
展开阅读全文
作者：TRHX • 鲍勃
