03.用于数据科学的 Python 基础知识之matplotlib（中）

朋远方 • 2022年11月13日上午11:29 • 学习笔记 • 500 views

legend函数的使用方法

Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。

图例通常集中于图中一角或一侧，可以使用不同符号和颜色的组合表示。

legend函数常见调用方式：

首先导入相关的库和用来创建图表的数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-4, 4, 100)
y1 = 2 * x
y2 = x ** 2

第一种：

我们可以在使用plot()函数时显性定义label的内容，然后直接使用legend()画出图例：

plt.plot(x, y1, label = "line 1") # legend需要label才能展示
plt.plot(x, y2, label = 'line 2')
plt.legend()
plt.show()

第二种：

在legend() 函数中传入一个list，其中定义好数据的注明，图例会默认出现在右下角，标注不同颜色的线所代表的内容：

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.legend(['line1', 'line2'])
plt.show()

如果想要移动图例的位置，可以通过设定loc参数进行操作：

plt.plot(x, y1, label = "line 1") 
plt.plot(x, y2, label = 'line 2')
plt.legend(loc = "upper right") # 其他loc参数: upper right, upper left, lower right, lower left, ...
plt.show()

loc：图例显示的位置，类型为浮点数或字符串，默认值为rcParams[“legend.loc”] ( ‘best’)。浮点数和字符串之间具有以下对应关系：

位置字符串	位置编码
‘best’	0
‘upper right’	1
‘upper left’	2
‘lower left’	3
‘lower right’	4
‘right’	5
‘center left’	6
‘center right’	7
‘lower center’	8
‘upper center’	9
‘center’	10

除了位置之外，我们还可以设置其他的参数对图例进行自定义：

plt.plot(x, y1, label = "linear line") # legend需要label才能展示
plt.plot(x, y2, label = "line 2")
plt.legend(loc = 0, title = "legend title", shadow=True, ncol = 2, facecolor = "#F5F5F5")
plt.show()

title：图例标题。类型为字符串或None，默认值为None，即没有图例标题。
shadow：图例区域是否有阴影。类型为布尔值。默认值为：rcParams[“legend.shadow”] ( False)。
ncol：图例显示的列数。类型为整数，默认值为1。
facecolor：图例区域背景色。”inherit”或色彩值，默认值为rcParams[“legend.facecolor”] (‘inherit’)。如果使用”inherit”，使用rcParams[“axes.facecolor”] ( ‘white’)。