Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。...默认情况下，子图标题显示在子图的上方。使用loc参数可以将唯一的标题与子图的左边缘或右边缘对齐，也可以向子图添加其他标题。...有时将主标题左对齐并添加更多信息(如数据源)可能会很有用，或者使用不同的字体或较小的字体右对齐。...默认情况下，它是一个标题，在最上面的子标题中间对齐，字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。...，以避免在同一子图中绘制两个图例。
一个ax中一般有多个 axis，如xaxis，yaxis。ax可以设置子图的大小，标题，数据的呈现形式，线型，颜色等。...2， 接着是axes对象规划，包括图形(如点线柱饼)，axes区域(如背景颜色，栅格，图例)等。 3，然后是axis对象设置，包括坐标轴，刻度线，标签等。...4，最后是添加文字信息，包括标题，数据标注，其他文字说明等。 三，面向对象绘图示范 0，绘图前设置绘图风格等全局参数，例如style，font等。 ?...2，接着是axes对象规划，包括图形(如点线柱饼),axes区域(如背景颜色,栅格,图例)等。 ? 3，然后是axis对象设置，包括坐标轴，刻度线，标签等。 ?...4，最后是添加文字信息，包括标题，数据标注，其他文字说明等。 ? （注：以上代码应当在同一个 Jupyter notebook的 cell中执行。） 效果图如下： ?
它支持各种常见的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等，还支持注释、标签、标题、图例等图形元素的添加和编辑。下面将逐个介绍Matplotlib库的常见功能和应用场景。2....")plt.ylabel("Y-axis")# 显示图表plt.show()3.2 图例与注释import matplotlib.pyplot as plt# 绘制折线图，并添加图例和注释x = [1,...[2, 4, 6, 8, 10]y2 = [1, 3, 5, 7, 9]plt.plot(x, y1, label="Line 1")plt.plot(x, y2, label="Line 2")# 添加图例...数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能，还可以与其他数据分析库（如NumPy、Pandas）等配合使用，进行数据处理和分析。...利用Matplotlib库，我们可以绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表；还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表；同时，Matplotlib还支持子图布局、直方图、热力图
前言： matplotlib是python最常用的绘图库，能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示，屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...image.png 刻度、标题、标签和图例!...=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x1,y1,'ro-',label="进口") plt.plot(x2,y2,'bo--',label="出口")#label设置线条标签 #设置标题...plt.gca() ax=plt.gca() ax.spines['top'].set_color('red') # ax.spines['right'].set_color('none') #生成默认图例...alpha=0.75) #调整子图之间的距离 fig.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.3) fig.suptitle("text",fontsize=20)#设置标题和格式
如果觉得本文文章有用，点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或评论区留言。...字体设置对论文来说十分重要，网上对matplotlib字体设置主要侧重某个主题（如图例、轴等）。本文主要总结matplotlib绘图中字体设置有关内容，争取做 到简练、全面的解释。...and cos(x) plot between -7 to 7', font = font_title) 2 图例字体 图例与标题不同，使用了prop参数，但是参数值和标题一样（我也很恼火，要是也是...这与2图例字体设置不同，2中默认是对图例内容的字体进行设置，有时图例中需要添加标题，这时就需要对图例标题单独设置。...title_fontproperties设置图例标题样式，prop设置图例内容样式。
设置网格 通过方法ax.grid()添加网格线。...matplotlib.axes.Axes.legend() 可以用 Axes.legend()命令来创建最简单的图例。...用 Matplotlib 通过标准的 legend 接口只能为一张图建一个图例。如果你想用 plt.legend() 或 ax.legend() 方法创建第二个图例，那么第一个图例就会被覆盖。...但是，我们可以通过从头开始创建一个新的图例对象(legend artist)，然后用底层的(lower- level)ax.add_artist() 方法在图上添加第二个图例。...，通过add_artist方法添加到图上 from matplotlib.legend import Legend leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line
对于初步接触matplotlib绘图库的朋友来说，绘图的字体设置、轴标签设置、图例和标题是令人头疼的问题，本文关于这些方面做出些许探讨，限于笔者能力有限，如有错误，敬请指正。...plt.figure(figsize = (4, 3)) plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3]) #轴标签仍然使用默认样式 plt.title('测试图', font2) #添加标题...x轴标签添加文字“观测值”，y轴标签添加文字“预测值”，使用宋体18号。...（非必选参数） ncol：图例每行容纳的图例数。例如一个图中有多个线，就会有多个图例。（非必选参数，示例：ncol = 3) title：图例标题。...将图9添加标题“散点图”，使用1号字体样式。
添加标题和标签：使用plt.title方法添加图形的标题，使用plt.xlabel和plt.ylabel方法为横轴和纵轴添加标签。 显示图形：使用plt.show()方法显示图形。...添加标题和标签：使用plt.title方法添加图形的标题，使用plt.xlabel和plt.ylabel方法为横轴和纵轴添加标签。...随着你对Matplotlib的深入了解，你可以进一步探索更多高级功能，如自定义图形样式、添加图例、调整图形布局等，使你的图形更具专业性和表现力。...添加图例：使用plt.legend()方法显示图例。 显示图形：使用plt.show()方法显示图形。 4. 散点图：展示客户数量与销售额关系 散点图适合用来展示两个变量之间的关系。...添加标题：使用plt.title方法为整个图形添加标题。 调整布局和添加图例：使用fig.tight_layout()方法自动调整布局，使用fig.legend方法添加图例，设置图例的位置。
装饰物指的是你可以添加到一个图形上的所有额外元素，以美化它或使它更清晰。装饰物包括图例、注释、颜色条、文本等标准元素，但也可以专门设计自己的元素。...上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...配置图例 想在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。 图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...此时我们可能需要寻求其他方式来标记数据，如将图分成几个图分别展示。 标题和标签 我们已经使用 set_title、set_xlabel 和 set_ylabel 方法操作了标题和标签。...此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。其实这里没有做过复杂的操作，但我认为结果在视觉上更惊艳。
") plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") plt.show() 效果图 添加字体对象, 将字体对象添加到需要显示中文的地方 from matplotlib.font_manager...as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter from matplotlib.font_manager import FontProperties...(默认) plt.scatter(x, y, label="图例1") # 添加多条y轴 plt.scatter(x, yy, label="图例2") # 图例显示为横线...[], [], label="图例2") # 设置标题和x轴和y轴标题字体和大小 plt.title("中文标题", fontproperties=font) plt.xlabel...plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter) # plt.gca().xaxis.set_major_formatter(formatter) # 添加图例
刚才画散点图要用到图例，可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个点（因为plot默认画的是线，需要两个端点来表示线，所以是两个点），matplotlib.pyplot.scatter...plt.figure(figsize=(5,4.5)) #设置画图窗口大小 plt.plot(x,y,"ro") #画图 plt.title("这是plot画出的图",fontsize='15') #添加标题...#添加y轴图标 plt.legend('y') #添加图例 plt.show() ?...5,4.5)) #设置画图窗口大小 plt.scatter(x,y,marker="o",color='r') #画图 plt.title("这是scatter画出的图",fontsize='15') #添加标题...#添加y轴图标 plt.legend('y') #添加图例 plt.show() ?
完善统计图形 1 添加图例和标题 在绘图区域中可能会出现多个图形，而这些图形如果不加以说明，观察者则很难识别出这些图形的主要内容。因此，我们需要给这些图形添加标签说明，用以标记每个图形所代表的的内容。...就需要给绘图区域添加文本内容用以说明绘图区域的主要内容，标题就可以让观察者清楚地知道绘图区域的核心信息和图标内容。...1.1 图例和标题的设置方法 下面通过python代码来演示图例和标题的设置方法，重点讲解函数legend()和title()的使用方法。...为饼图添加图例，从而实现绘图区域的清爽布局。...想要举一反三的同学可以试试将前面讲的饼图外部文本添加到图例中，让图形更加直观。
plt.xlabel() # 设置 x 轴标签 plt.ylabel() # 设置 y 轴标签 plt.title() # 设置标题 2.显示刻度 plt.xticks() 3.显示图例 plt.legend...fig = plt.figure(figsize=None， dpi=None) 画板添加大标题 fig.suptitle("画板标题") ---- 图纸-Axes 在画板里还需要有“图纸”来绘画。...；参数3指的是 ax 指的是第几部分 例子：ax = fig.add_subplot(2,2,1) # 将画板划分为2*2，ax表示的第一个 # 为子图添加标题： ax.set_title("标题")...# 添加图例 #可以添加参数 ax.legend() # 要显示图例画的线的名称，需要在ax.plot()中添加参数：label # 在指定位置添加文本 ax.text(x,y,"str")# x,...这个新添加的子图也可以添加图形，设置图例、标题、刻度等等。 ---- 样式-Artist matplotlib绘图绘制图往往需要根据需求设置图形的样式。
接下来我们来学习如何为地图添加图例和文字标注。...plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14 # 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影 ax.legend(title="图例", loc='lower...plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14 # 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影 ax.legend(title="图例", loc='lower...在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作。...plt.title('截至2020年02月27日', fontsize=18) # 添加大标题 plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距 ax.text(-2800000
接下来我们来学习如何为地图添加图例和文字标注，为了看着清楚我们移除阴影填充并降低点的大小，然后为九段线与点数据添加参数label，最后使用ax.legend()添加图例并设置相应参数：...plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14 # 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影 ax.legend(title="图例", loc='lower...plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14 # 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影 ax.legend(title="图例", loc='lower...plt.rcParams['legend.title_fontsize'] = 14 # 设置图例标题，位置，排列方式，是否带有阴影 ax.legend(title="图例", loc='lower...plt.title('截至2020年02月27日', fontsize=18) # 添加大标题 plt.tight_layout(pad=4.5) # 调整不同标题之间间距 ax.text(-2800000
绘图准备 导入需要用到的模块 中文与负号显示问题解决 初步认识 matplotlib 通用函数 创建画布 MATLAB 风格接口 面向对象接口 标题 调整颜色 设置轴标签 x 轴标签 坐标轴刻度与标签...隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...格式生成器与定位器小结 定位器类 描述 NullLocator 无刻度 FixedLocator 刻度位置固定 IndexLocator 用索引作为定位器（如 x = range(len(y)) ） LinearLocator...可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象（legend artist），然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。...add_artist方法添加到图上 from matplotlib.legend import Legend leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D
知识点讲解： （1）第 12 行在 matplotlib 绘制动态图表过程中非常重要，一般设置较大值，如2**64 或者 2**128，其目的就是为了消除动态图过大，导致出图不完整问题。...（5）第 63-78 行为对多类别散点图图例的制作(多数类似教程忽略了图例的添加，导致绘制的图表不够完善)，但随着Matplotlib 3.1版本的发布，PathCollection新增加一个方法legend_elements...红色框内为类别图例添加，绿色框内为散点大小图例添加，结果如下： ?...（6）第 90-93 行 对图例进行属性设置，详细设置可查看官网，但需要指出的是，90行设置图例标题字体大小，除此之外还有set_fontcolor、set_fontface等字体或其他属性的设置方法，...以上，基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了，难点：在于多类别图例的添加，可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 ： ? 04.
图例与句柄之间间距 columnspacing 列间距 title 图例标题 bbox_to_anchor 指定图例在轴的位置 在之前，我们制作了一个墒情图，本次即以此图展示legend命令。...loc是最常用的位置命令，两种使用方式，一是使用0~10数字，二是使用字符命令如'best','right',center','upper right'等，这种图例位置是在子图内部的，可能会出现遮挡图形的情况...四、如何绘制多个图例 在matplotlib中，由于legend命令的特性，无论plt.legend还是ax.legend，都只能在图表中添加一个图例，一般来说以最后一个legend命令绘制，前面都会被覆盖...然后，from matplotlib.legend import Legend模块导入，将其他散点和直方在Legend命令下添加，Legend()内部关键字参数与ax.legend()的关键字参数一致，...最后，以ax.add_artist()添加到子图上： from matplotlib.legend import Legend legend2=Legend(ax,[scatter1,scatter2,
---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: figlegend 为轴系列添加图例：legend...为图添加标题：title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字：text 设置网格: grid 设置多重绘图：hold 使用紧密布局：tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...：tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度：minorticks_off / minorticks_on 在多个子图上方绘制超级标题：suptitle 为图表添加数据表...label="without_bg_flow") #设置图例显示属性 plt.legend(loc='center right', fontsize='large') #设置图表标题
分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。 其中，Matplotlib和Pandas样式简单，看上去吸引力不大。...x轴和y轴标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("病例数") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图形 plt.show() ?...x轴和y轴标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("核密度值") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show...) #绘制男女患者年龄的直方图 sns.distplot(Age_Female,bins=20,kde=False,hist_kws={"color":"purple"},label="女性") #添加标题...sns.distplot(Age_Female,hist=False,kde_kws={"color":"blue","linestyle":"--"},norm_hist=True,label="女性") #添加标题
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