Matplotlib的图例功能妙用无穷，绘图神器，带你一探究竟！

Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中，用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。

主要参数

当不设置图例的参数时，默认的图例是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot some data
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Show the legend
plt.legend()

# Display the figure
plt.show()

可以看到，默认的图例位于右上角，并且没有标题和标签。

我们可以通过设置图例的参数来改变它的位置和样式。例如，我们可以使用 loc 参数来设置图例的位置。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot some data
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Set the legend location
plt.legend(loc='upper left')

# Display the figure
plt.show()

现在，图例位于左上角。

我们还可以使用 title 参数来设置图例的标题。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot some data
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Set the legend title
plt.legend(title='Legend Title')

# Display the figure
plt.show()

现在，图例有了一个标题。

我们还可以使用 labels 参数来设置图例的标签。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot some data
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
ax.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9], label='Line 2')

# Set the legend labels
plt.legend(labels=['Line 1', 'Line 2'])

# Display the figure
plt.show()

现在，图例中有两个标签。

其他参数

除了上面介绍的主要参数外，Matplotlib 中的图例还有许多其他参数，可以帮助我们自定义图例的样式。

这些参数包括：

• bbox_to_anchor：用于设置图例的位置。
• borderaxespad：用于设置图例与轴之间的距离。
• borderpad：用于设置图例与图例框之间的距离。
• columns：用于设置图例的列数。
• facecolor：用于设置图例的背景颜色。
• fontsize：用于设置图例的字体大小。
• framealpha：用于设置图例的边框透明度。
• frameon：用于设置是否显示图例的边框。
• handlelength：用于设置图例中句柄的长度。
• handletextpad：用于设置图例中句柄与文本之间的距离。
• labelspacing：用于设置图例中标签之间的距离。
• loc：用于设置图例的位置。
• markerscale：用于设置图例中标记的缩放比例。
• mode：用于设置图例的模式。
• ncol：用于设置图例的列数。
• numpoints：用于设置图例中标记的点数。
• prop：用于设置图例的字体属性。
• shadow：用于设置是否显示图例的阴影。
• title：用于设置图例的标题。
• title_fontsize：用于设置图例标题的字体大小。
• use_cmaps：用于设置是否使用颜色映射。

结语

Matplotlib 中的图例是一个非常有用的工具，可以帮助我们理解图像数据。通过设置图例的参数，我们可以自定义图例的位置、样式和标签，从而让图例更加清晰和美观。