legend loc matplotlib|极客教程

legend loc matplotlib

在matplotlib中，legend（图例）是用来标示不同图表元素的标签，使得图表更加易于理解。legend具有多种位置参数（loc），用于控制图例的位置。在本文中，我们将详细介绍legend loc参数的具体用法和示例代码。

1. loc参数的基本用法

loc参数用于控制图例的位置，常用取值包括:

‘best’: 自动选择最佳位置
‘upper right’: 右上角
‘upper left’: 左上角
‘lower left’: 左下角
‘lower right’: 右下角
‘right’: 右侧
‘center left’: 左侧
‘center right’: 右侧
‘lower center’: 底部中心
‘upper center’: 顶部中心
‘center’: 中心

下面是一个简单的例子，展示如何在matplotlib中使用legend函数设置图例的位置：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

2. ‘best’参数的用法

当我们设置loc参数为’best’时，matplotlib会自动选择最佳的位置来放置图例，以使得图例不会与图表元素重叠。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

3. 改变图例框的透明度

有时候我们可能希望改变图例框的透明度，以使得图例更加美观。我们可以通过设置legend函数的alpha参数来实现这一点。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', framealpha=0.5)

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

4. 改变图例框的边框宽度

我们还可以通过设置legend函数的borderpad参数来改变图例框的边框宽度。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', borderpad=1.0)

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

5. 改变图例框的边框颜色

如果我们想要改变图例框的边框颜色，可以通过设置legend函数的edgecolor参数来实现。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', edgecolor='red')

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

6. 移动图例的位置

有时候我们可能需要手动移动图例的位置，以满足特定的需求。我们可以通过设置legend函数的bbox_to_anchor参数来对图例的位置进行调整。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.1, 1.1))

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

7. 移动图例的位置并改变图例框的透明度

我们还可以结合设置bbox_to_anchor和framealpha参数来同时移动图例的位置并改变图例框的透明度。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.1, 1.1), framealpha=0.5)

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

8. 修改图例的字体大小和样式

我们可以通过设置legend函数的fontsize和fontstyle参数来修改图例的字体大小和样式。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', fontsize='large', fontstyle='italic')

plt.show()

9. 提供多列的图例

有时候我们可能需要将图例显示在多列，以使得图例更加紧凑。我们可以通过设置legend函数的ncol参数来实现这一点。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', ncol=2)

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

10. 改变图例文字的旋转角度

有时候我们需要旋转图例文字的角度，以适应特定的图表布局。我们可以通过设置legend函数的labelrotation参数来控制图例文字的旋转角度。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', labelrotation=45)

plt.show()

11. 改变图例文字的对齐方式

我们还可以通过设置legend函数的labelspacing参数来改变图例文字的对齐方式。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', labelspacing=2)

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

12. 将legend放在外侧

有时候我们可能希望将图例放在图表的外侧，以节省空间或者使得图例更加清晰。我们可以通过设置legend函数的prop参数来实现这一点。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

13. 设置图例的标题

如果需要给图例添加标题，可以通过设置legend函数的title参数来实现。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', title='Legend')

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

14. 设置图例的背景色

我们可以通过设置legend函数的facecolor参数来改变图例的背景色。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', facecolor='lightblue')

plt.show()

Output:

legend loc matplotlib

15. 设置图例的边框样式

如果需要更改图例的边框样式，可以通过设置legend函数的frameon参数来实现。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(x, y1, label='y=x^2')
plt.plot(x, y2, label='y=x')

plt.legend(loc='upper right', frameon=False)

plt.show()