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Python matplotlib绘图设置图例案例

作者:返回主页悬崖上的金鱼

这篇文章主要给大家分享Python matplotlib绘图设置图例案例,过程会学到edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小,小编觉得挺有意思的,感兴趣的小伙伴也可以参考一下

一、语法简介

plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10)

'''
设置图例位置loc参数简介
best         0  根据图标区域自动选择最合适的位置
upper right  1  右上角
upper left   2  左上角
lower left   3  左下角
lower right  4  右下角
right        5  右侧
center left  6  左侧中心
center right 7  右侧中心
lower center 8  底部中心
upper center 9  顶部中心
center       10 正中心位置
'''

二、完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong']    # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  #用来正常显示负号

x=np.arange(8)
y=np.arange(100,900,100)

print(y)
#建立画布 figsize,它用width和height来控制画布的宽和高
plt.figure(figsize=(8,6),dpi=90) #facecolor='red'设置画布颜色

plt.subplot(1,1,1)#建立坐标系
plt.bar(x,y,label='销售数量') #绘制柱状图

plt.xlabel("销售月份",fontsize=10,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black',labelpad=6) 
#显示横坐标标题 fontsize设置字体大小,color设置字的颜色,fontweight设置标签是否加粗 
#loc设置标签位置(具体值有center left right) backgroundcolor设置标签的背景颜色 labelpad与轴的距离
plt.ylabel("销售数量")

plt.xticks(x,['2021年1月','2021年2月','2021年3月','2021年4月','2021年5月','2021年6月','2021年7月','2021年8月',],rotation=15)
plt.yticks(y,['100k','200k','300k','400k','500k','600k','700k','800k',],
          rotation=30,fontsize=10,color='red',fontweight='bold',backgroundcolor='black')#rotation设置刻度值倾斜角度

plt.xlim(-1,9) #设置x轴刻度值的范围
plt.ylim(0,900)#设置y轴刻度值的范围
plt.axis("on")
#plt.axis("off") #关闭坐标轴

plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10)
#edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小
'''
设置图例位置loc参数简介
best         0  根据图标区域自动选择最合适的位置
upper right  1  右上角
upper left   2  左上角
lower left   3  左下角
lower right  4  右下角
right        5  右侧
center left  6  左侧中心
center right 7  右侧中心
lower center 8  底部中心
upper center 9  顶部中心
center       10 正中心位置
'''
plt.show()

三、效果图展示


到此这篇关于Python matplotlib绘图设置图例案例的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib绘图设置图例内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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