Python中legend函数的用法|极客教程

Python中legend函数的用法

1. 简介

在Python中，matplotlib库是一个常用的数据可视化库，可以用来绘制各种类型的图表。在绘制图表时，往往需要加入图例（legend）来解释每条线表示的含义。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python中的legend函数来实现图例的添加和定制。

2. legend函数的基本用法

在使用matplotlib库绘制图表时，可以通过调用axes对象的legend方法来添加图例。该方法的基本语法如下：

legend(labels, *loc*, **kwargs)

其中，参数labels是一个列表，用于指定图例中每个条目的标签；参数loc是一个字符串，用于指定图例的位置；参数**kwargs则是一些其他的关键字参数，用于定制图例的显示效果。

现在让我们来看一个简单的例子，来演示如何使用legend函数。我们首先导入需要的库，并生成一些样本数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

然后，我们可以使用plot函数来绘制这两条曲线，并使用legend函数来添加图例：

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')  # 绘制sin(x)曲线
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')  # 绘制cos(x)曲线
plt.legend()  # 添加图例
plt.show()

运行以上代码，我们可以得到一个包含图例的图表。图例会自动根据我们在plot函数中指定的label参数来生成。

3. 定制图例的位置

通过loc参数，我们可以指定图例在图表中的位置。loc参数可以取如下字符串值之一：

‘best’：自动选择一个合适的位置
‘upper right’：右上角
‘upper left’：左上角
‘lower left’：左下角
‘lower right’：右下角
‘center’：中心

除了上述的字符串值，loc参数还可以取0到10之间的浮点数值。这个数值表示图例的位置相对于绘图区域的百分比。例如，0表示图例位于绘图区域的最下方中间，10表示图例位于绘图区域的最上方中间。

以下是一个例子，展示了如何使用不同的loc参数来定制图例的位置：

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')  # 绘制sin(x)曲线
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')  # 绘制cos(x)曲线
plt.legend(loc='upper right')  # 图例位于右上角
plt.show()

运行以上代码，我们可以看到图例位于绘图区域的右上角。

4. 定制图例的显示效果

除了位置，我们还可以通过一些关键字参数来定制图例的显示效果。以下是常用的一些关键字参数：

prop：用于指定图例的字体样式，如字体大小、字体颜色等。
title：用于指定图例的标题。
shadow：用于指定图例是否显示阴影。
frameon：用于指定图例是否显示边框。
framealpha：用于指定图例边框的透明度。

下面的例子展示了如何使用这些关键字参数来定制图例的显示效果：

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')  # 绘制sin(x)曲线
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')  # 绘制cos(x)曲线

# 设置图例的字体样式和标题
font = {'family': 'serif',
        'color': 'darkred',
        'weight': 'normal',
        'size': 16,
        }
plt.legend(prop=font, title='Legend', shadow=True, frameon=True, framealpha=0.7)

plt.show()

在这个例子中，我们指定了图例的字体样式为serif字体、字体颜色为darkred、字体大小为16。同时，我们还添加了一个标题，并设置了阴影效果和透明的边框。

5. 在多个子图中添加图例

当我们在一个图表中绘制多个子图时，我们可能需要为每个子图添加独立的图例。在这种情况下，我们可以通过给每个子图的legend方法传递不同的标签来实现。

以下是一个例子，展示了如何在多个子图中添加图例：

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()

plt.show()

在这个例子中，我们通过subplot方法创建了一个包含两行一列的图表，并分别在每个子图中绘制了sin(x)曲线和cos(x)曲线。然后，我们通过调用每个子图的legend方法来分别添加图例。

6. 结论

在本文中，我们详细介绍了Python中legend函数的用法。通过调用legend函数，我们可以在绘制图表时添加图例，并根据需要定制图例的位置和显示效果。

Python中legend函数的用法