Matplotlib.figure.Figure.legend () в Python
Matplotlib - это библиотека на Python, которая является численно-математическим расширением библиотеки NumPy. Модуль Figure предоставляет Художника верхнего уровня, Figure, который содержит все элементы сюжета. Этот модуль используется для управления интервалом по умолчанию для подзаголовков и контейнера верхнего уровня для всех элементов графика.
matplotlib.figure.Figure.legend () метод
Модуль фигуры метода legend () библиотеки matplotlib используется для размещения легенды на рисунке.
Syntax: legend(self, *args, **kwargs)
Parameters: This method accept the following parameters that are discussed below:
- handles :This parameter is the list of Artists (lines, patches) to be added to the legend.
- labels :This parameter is the list of labels to show next to the artists.
Returns: This method returns the matplotlib.legend.Legend instance.
Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.figure.Figure.legend () в matplotlib.figure:
Example 1:
# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() line1, = ax.plot([1, 2, 3], label ="Line 1", color ="black", linewidth = 4, linestyle =":") line2, = ax.plot([3, 2, 1], label ="Line 2", color ="green", linewidth = 4) first_legend = ax.legend(handles =[line1], loc ="upper center") ax.add_artist(first_legend) fig.legend(handles =[line2], loc ="lower center") fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.legend()function Example
""", fontweight ="bold") plt.show() |
Выход:
Example 2:
# Implementation of matplotlib functionimport numpy as npnp.random.seed(19680801)import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots()for color in [ "tab:green", "tab:blue", "tab:orange"]: n = 70 x, y = np.random.rand(2, n) scale = 1000.0 * np.random.rand(n) ax.scatter(x, y, c = color, s = scale, label = color, alpha = 0.35) fig.legend()ax.grid(True) fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.legend()function Example
""", fontweight ="bold") plt.show() |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.