Matplotlib.pyplot.legend() — это библиотечная функция, которая добавляет легенду к графику. Легенда — это описание, что именно используется на графике. Например, легенда обозначает значения, используемые на осях x и y, которые также могут описывать различные цвета на графике.
Синтаксис
|
1 |
matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) |
Аргументы
Функция matplotlib.pyplot.legend() не имеет обязательного аргумента в качестве параметра. Вместо этого функция legend() имеет несколько необязательных аргументов, вот некоторые из них:
- handles: необязательный аргумент. Этот аргумент принимает последовательность строк в качестве значений. Используется вместе с аргументом labels для построения легенд вместе с метками.
- labels: необязательный аргумент. Принимает ряд строк в качестве значений. Этот аргумент определяет метки, используемые в легендах для дескрипторов.
- loc: необязательный аргумент. Принимает строку в качестве значения и описывает место, где хранится легенда.
- ncols: в качестве значения принимает целое число. Этот аргумент представляет количество столбцов, которые должны быть сохранены в легенде.
- labelcolor: в качестве значения принимает строку или список строк. Цвета меток передаются в этом аргументе.
- shadow: принимает логическое значение в качестве значения этого аргумента. Если задано значение True, за легендой рисуется тень
- title: необязательный аргумент. Этот аргумент принимает строковые значения. Значение, указанное в этом аргументе, сохраняется в качестве заголовка легенды.
- fontsize: если значение является целым числом, то размер шрифта сохраняется как значение, переданное в этом аргументе. В этом аргументе указывается размер шрифта легенды.
- labelcolor: в этом аргументе задается цвет текста легенды.
- facecolor: в этом аргументе задается цвет фона легенды. Цвет, указанный в этом аргументе, сохраняется в качестве цвета фона легенды.
Возвращаемое значение
Функция легенды matplotlib.le возвращает легенду для графика.
Пример 1
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # creating the first line A = np.array([0, 5, 10, 15, 20]) # creating the second line B = np.array([0, 1, 3, 4, 8, 12, 16, 20]) # Ploting the line a plt.plot(A) # Ploting the line b plt.plot(B) # Ploting the legend plt.legend(["blue", "orange"], loc="center right") # displaying the created graph using the show method plt.show() |
Выход
В этой программе мы импортировали matplotlib.pyplot для построения двух линий. Библиотека matplotlib состоит из всех функций для построения различных типов графиков.
Мы импортировали numpy, чтобы создать два массива для построения линий. Затем построили линии, используя функцию plot. Наконец, функция plot наносит точки на график.
Затем мы построили массив b и разместили на графике легенду с синими и оранжевыми метками. Мы поместили легенду в центральное правое положение. Отобразили график с помощью функции show.
Пример 2
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # Random function is Seeded np.random.seed(10**7) # random numbers are created and stored in x variable x = np.random.randn(1000, 3) # Number of bins are assigned as 10 num_bins = 10 colr = ["blue", "orange", "green"] # hist function is used n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, density=True, color=colr) # x axis is labeled as X-Axis plt.xlabel('X-Axis') # y axis is labeled as Y-Axis plt.ylabel('Y-Axis') # Title is kept for the histogram plt.title('Histogram Example', fontweight="bold") # Ploting the legend plt.legend(colr, prop={'size': 15}) # displaying the created graph using the show method plt.show() |
Выход
В этой программе мы импортировали matplotlib.pyplot для построения гистограммы и добавления легенды.
Библиотека matplotlib состоит из всех функций для построения различных типов графиков. Затем мы импортировали numpy для создания случайных координат. Затем мы создали случайный массив и сохранили его в x.
Мы присвоили количество бинов как 10 и вызвали функцию hist. Затем создали список, хранящийся в трех цветах: синем, оранжевом и зеленом. Этот список хранится в виде массива цветов.
Массив x передается в качестве обязательного аргумента, затем мы передаем несколько бинов как 10, затем мы передаем плотность как True, затем мы передаем цвет как массив colr.
Затем вызвали функцию legend() для установки легенды. Мы также передали свойство с размером 15. В этом коде функция hist создает гистограмму, а функция legend добавляет легенду к гистограмме.
