,可以通过以下步骤来完成:
以下是一个使用Python和Matplotlib库来创建具有多重正态分布的绘图图例的示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成多个正态分布的数据
mean1 = [0, 0]
cov1 = [[1, 0], [0, 1]]
x1, y1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, 100).T
mean2 = [2, 3]
cov2 = [[2, 0], [0, 2]]
x2, y2 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, 100).T
mean3 = [-3, 2]
cov3 = [[1, 0], [0, 1]]
x3, y3 = np.random.multivariate_normal(mean3, cov3, 100).T
# 绘制图例
plt.scatter(x1, y1, label='Distribution 1')
plt.scatter(x2, y2, label='Distribution 2')
plt.scatter(x3, y3, label='Distribution 3')
plt.legend() # 显示图例
# 设置图例属性
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Multiple Normal Distributions')
# 显示图像
plt.show()
这个示例代码使用了Matplotlib库的scatter函数来绘制散点图,并通过设置label参数来为每个正态分布添加标签。通过调用legend函数来显示图例。最后,设置了坐标轴标签和标题,使图例更加清晰。
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