3.Matplotlib配置图例与颜⾊条
⽂章⽬录
Matplotlib配置图例与颜⾊条
前⾯讲解过，如何给图像增加图例，可以统⼀给plt.legend()传⼊名称数组，也可以在每个图线中指定label属性但是这两种⽅式都仅仅是简单的为图⽚添加图例，我们这⼀节将讲解如何对图例进⾏⾼级别的配置
颜⾊条也是同样，之前只是显⽰出颜⾊条，这⼀节将会讲解如何对颜⾊条进⾏配置
配置图例
默认情况下的图例
我们⾸先创建⼀个最简单的图例
x=np.linspace(start=-np.pi,stop=np.pi,num=300)
plt.style.use('classic')
Fig,Axes=plt.subplots(1)
Axes.plot(x,np.sin(x),'-b',label='Sine')
Axes.plot(s(x),'--r',label='Cosine')
Axes.axis('equal')
Axes.legend()
plt.show()
可以看到，默认情况下图例是添加在图像的右上⾓图例外观设定
指定loc参数设定图例位置
我们可以指定loc参数来设置图例的位置
x=np.linspace(start=-np.pi,stop=np.pi,num=300)
plt.style.use('classic')
Fig,Axes=plt.subplots(1)
Axes.plot(x,np.sin(x),'-b',label='Sine')
Axes.plot(s(x),'--r',label='Cosine')
Axes.axis('equal')
Axes.legend(loc='upper left')
plt.show()
matplotlib中subplot
指定frameon参数来设定边框
默认情况下图例的边框是开启的，我们可以指定frameon参数来取消边框x=np.linspace(start=-np.pi,stop=np.pi,num=300)
plt.style.use('classic')
Fig,Axes=plt.subplots(1)
Axes.plot(x,np.sin(x),'-b',label='Sine')
Axes.plot(s(x),'--r',label='Cosine')
Axes.axis('equal')
Axes.legend(loc='lower center',frameon=False)
plt.show()
指定ncol参数来设定标签列数
我们可以使⽤ncol参数来设定标签的列数
x=np.linspace(start=-np.pi,stop=np.pi,num=300)
plt.style.use('classic')
Fig,Axes=plt.subplots(1)
Axes.plot(x,np.sin(x),'-b',label='Sine')
Axes.plot(s(x),'--r',label='Cosine')
Axes.axis('equal')
Axes.legend(loc='lower center',frameon=False,ncol=2) plt.show()
指定圆⾓边框，增加边框阴影与改变边框透明度
我们分别可以指定fancybox来指定圆⾓边框，设定shadow参数为True添加阴影，设定framealpha来设定边框透明度，设定borderpad来设定⽂字举例边框距离
x=np.linspace(start=-np.pi,stop=np.pi,num=300)
plt.style.use('seaborn')
Fig,Axes=plt.subplots(1)
Axes.plot(x,np.sin(x),'-b',label='Sine')
Axes.plot(s(x),'--r',label='Cosine')
Axes.axis('equal')
Axes.legend(loc='upper center',frameon=True,ncol=2,framealpha=1,fancybox=True,shadow=True,borderpad=1)
plt.show()

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