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  • Plt 图例legend设置字体大小
    千次阅读
    2021-05-03 14:54:55

    用legend(fontsize=)方法是无效的,需要添加plt的属性参数

    plt.rcParams.update({'font.size':18})
    
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  • plt.plot()函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据,列表或数组,可选 y Y轴数据,列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串,可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,...

    plt.plot()函数

    plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
    
    参数说明
    xX轴数据,列表或数组,可选
    yY轴数据,列表或数组
    format_string控制曲线的格式字符串,可选
    **kwargs第二组或更多(x,y,format_string),可画多条曲线

    format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成

    • 颜色字符
      • 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta
      • 'g' 绿色 'y' 黄色
      • 'r' 红色 'k' 黑色
      • 'w' 白色 'c' 青绿色 cyan
      • '#008000' RGB某颜色 '0.8' 灰度值字符串
      • 多条曲线不指定颜色时,会自动选择不同颜色
    • 风格字符
      • '‐' 实线
      • '‐‐' 破折线
      • '‐.' 点划线
      • ':' 虚线
      • '' ' ' 无线条
    • 标记字符
      • '.' 点标记
      • ',' 像素标记(极小点)
      • 'o' 实心圈标记
      • 'v' 倒三角标记
      • '^' 上三角标记
      • '>' 右三角标记
      • '<' 左三角标记…等等

    **kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)

    color : 控制颜色, color=‘green’
    linestyle : 线条风格, linestyle=‘dashed’
    marker : 标记风格, marker=‘o’
    markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor=‘blue’
    markersize: 标记尺寸, markersize=20

    b = np.arange(5)
    plt.plot(b,b*1.0,'g.-',b,b*1.5,'rx',b,b*2.0, 'b')
    plt.show()
    

    img

    plt.scatter()函数

    plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。

    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None, **kwargs
    
    参数解释说明
    x,y表示的是shape大小为(n,)的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。
    s表示的是大小,是一个标量或者是一个shape大小为(n,)的数组,可选,默认20。
    c表示的是色彩或颜色序列,可选,默认蓝色’b’。但是c不应该是一个单一的RGB数字,也不应该是一个RGBA的序列,因为不便区分。c可以是一个RGB或RGBA二维行数组。
    markerMarkerStyle,表示的是标记的样式,可选,默认’o’。
    cmapColormap,标量或者是一个colormap的名字,cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap,可选,默认None。
    normNormalize,数据亮度在0-1之间,也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明,就是默认None。
    vmin,vmax标量,当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化,可选,默认None。
    alpha标量,0-1之间,可选,默认None。
    linewidths标记点的长度,默认None。

    例子

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    np.random.seed(0)
    x=np.random.rand(20)
    y=np.random.rand(20)
    
    area=(50*np.random.rand(20))**2
     
    plt.scatter(x,y,s=area,alpha=0.5)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    plt.legend()函数

    1.设置图例的位置

    plt.legend(loc=' ')
    

    2.设置图例字体大小

    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

    legend = plt.legend(["BJ", "SH"], title='Beijing VS Shanghai')
    #或者 
    plt.plot(["BJ", "SH"],loc='upper left',title='Beijing VS Shanghai')
    

    5.设置图例名字及对应关系

    legend = plt.legend([p1, p2], ["BJ", "SH"])
    

    示例

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np   
    x = np.arange(0,10,1)
    plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g--',marker='*')
    plt.xlabel('row')
    plt.ylabel('cow')
    plt.legend(["BJ","SH"],loc='upper left',loc='upper left')
    plt.show()
    

    运行结果

    在这里插入图片描述

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  • plt.legend参数

    万次阅读 多人点赞 2019-05-14 17:49:07
    fontsize: 字体大小, frameon: 是否显示图例边框, ncol: 图例的列的数量,一般为1, title: 为图例添加标题 shadow: 为图例边框添加阴影, markerfirst: True表示图例标签在句柄右侧,false反之, ...

    loc:图例位置,可取(‘best’, ‘upper right’, ‘upper left’, ‘lower left’, ‘lower right’, ‘right’, ‘center left’, ‘center , right’, ‘lower center’, ‘upper center’, ‘center’) ;若是使用了bbox_to_anchor,则这项就无效了
    fontsize: 字体大小,
    frameon: 是否显示图例边框,
    ncol: 图例的列的数量,一般为1,
    title: 为图例添加标题
    shadow: 为图例边框添加阴影,
    markerfirst: True表示图例标签在句柄右侧,false反之,
    markerscale: 图例标记为原图标记中的多少倍大小,
    numpoints: 表示图例中的句柄上的标记点的个数,一般设为1,
    fancybox: 是否将图例框的边角设为圆形
    framealpha: 控制图例框的透明度
    borderpad: 图例框内边距
    labelspacing: 图例中条目之间的距离
    handlelength: 图例句柄的长度
    bbox_to_anchor: (横向看右,纵向看下),如果要自定义图例位置或者将图例画在坐标外边,用它,比如bbox_to_anchor=(1.4,0.8),这个一般配合着ax.get_position(),set_position([box.x0, box.y0, box.width*0.8 , box.height])使用'''

    展开全文
  • matplotlib中plt.legend等的使用方法

    千次阅读 2020-12-06 06:52:01
    plt.lengend()用于给图像加图例。图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明,有助于更好的认识地图。语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args,**kwargs)...

    plt.lengend()

    用于给图像加图例。

    图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明,有助于更好的认识地图。

    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

    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.

    常用的几个参数:

    (1)设置图列位置

    plt.legend(loc='upper center')

    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

    对于边框还可以采用面向对象方式:

    legend = plt.legend(["First", "Second"])

    frame = legend.get_frame()

    frame.set_facecolor('blue')

    (4)设置图例标题

    legend = plt.legend(["CH", "US"], title='China VS Us')

    (5)设置图例名字及对应关系

    legend = plt.legend([p1, p2], ["CH", "US"])

    from matplotlib importpyplot as pltimportnumpy as np

    train_x= np.linspace(-1, 1, 100)

    train_y_1= 2*train_x + np.random.rand(*train_x.shape)*0.3train_y_2= train_x**2+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3p1= plt.scatter(train_x, train_y_1, c='red', marker='v')

    p2= plt.scatter(train_x, train_y_2, c='blue', marker='o')

    legend= plt.legend([p1, p2], ["CH", "US"], facecolor='blue')

    plt.show()

    plt.scatter()

    用于画散点图。

    x,y

    X和Y是长度相同的数组

    s

    size,点的大小,标量或与数据长度相同的数组

    c

    color,点的颜色,标量或与数据长度相同的数组

    marker

    MarketStyle,可选,点的形状,默认'o'

    cmap

    Colormap,可选,默认'None'

    norm

    Normalize,亮度设置,0-1

    vmin,vmax

    亮度设置

    alpha

    透明度,0-1

    linewidths

    其中散点的形状参数marker如下:

    其中颜色参数c如下:

    scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s=  c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序

    importmatplotlib.pyplot as plt#x,y,大小,颜色

    plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6,8],[10,20,30,400],['r', 'b','y','k'])

    plt.scatter([1,2,3,4],[9,8,7,6],s=10,c='b', marker='v')

    plt.show()

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#Fixing random state for reproducibility

    np.random.seed(19680801)

    N= 50x=np.random.rand(N)

    y=np.random.rand(N)

    colors=np.random.rand(N)

    area= (30 * np.random.rand(N))**2 #0 to 15 point radii

    plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)

    plt.show()

    plt.plot()

    一个通用命令,将(x, y)绘制成线条或散点图。

    x, y

    数据,x是可选的,默认range(len(y))

    fmt

    format,格式,形状,例如,'ro'表示红圈

    data

    标有数据的对象,可选

    其中,线条的格式还可以使用如下线属性:

    alpha

    float,透明度

    fillstyle

    {'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}

    linestyle/ls

    {'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq), ...}

    linewidth/lw

    float

    marker

    marker style

    markeredgecolor/mec

    color

    markeredgewidth/mew

    float

    markerfacecolor/mfc

    color

    markersize/ms

    float

    ...

    ...

    当线属性与fmt冲突时,线属性优先。

    一些默认的写法:

    >>> plot(x, y) #plot x and y using default line style and color

    >>> plot(x, y, 'bo') #plot x and y using blue circle markers

    >>> plot(y) #plot y using x as index array 0..N-1

    >>> plot(y, 'r+') #ditto, but with red plusses

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

    X= np.linspace(0, 2*np.pi, 32, endpoint=True)

    C,S=np.cos(X), np.sin(X)#plt.plot(X,C)#plt.plot(X,S)

    plt.plot(X, C, 'go--')

    plt.plot(X,S, color='green', marker='o', linestyle='dashed')#一个是fmt,一个是线属性,但是它们的格式是一样的

    plt.show()

    plt.figure()

    用于创建一个新图。

    num

    新图的编号,默认递增

    figsize

    宽度,高度,以英寸为单位

    dpi

    分辨率,整数

    facecolor

    背景颜色

    edgecolor

    边框颜色

    frameon

    若为False,则没有边框

    clear

    若为True,如果图的编号已存在则先清除

    如果有多个figure,请显示的调用 pyplot.close() 关闭你不需要使用的figure,以便pyplot能正确的清理内存。

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

    X= np.linspace(0, 2*np.pi, 32, endpoint=True)

    C,S=np.cos(X), np.sin(X)

    plt.figure(num=1)

    plt.plot(X,C)#plt.close()

    plt.figure(2)

    plt.plot(X,S)

    plt.figure(3)

    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

    plt.show()

    会连续展现三张图,注意与下面subplot的区别。

    对于只有一张图时,也有作用,例如设置尺寸和分辨率等:

    #创建一个8x6大小的figure,并设置每英寸80个像素点

    plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)

    plt.subplot()

    用于在一个Figure对象里画多个子图(Axes)。

    其调用格式:subplot(numRows, numCols, plotNum),即(行、列、序号)。

    图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域(左上角序号为1)

    如果行数、列数和序号都是个位数可以简写成一个整数,否则需要用逗号隔开。

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

    X= np.linspace(0, 2*np.pi, 32, endpoint=True)

    C,S=np.cos(X), np.sin(X)

    plt.subplot(221)

    plt.plot(X,C)

    plt.subplot(2,2,2) #可以隔开,也可以不隔开

    plt.plot(X,S)

    plt.subplot(212)

    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

    plt.show()

    参考链接:

    展开全文
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空空如也

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