# 解决Python双轴Legend被线挡住的问题
在Python中，使用Matplotlib库来画图是非常常见的。然而，有时候我们会遇到一个常见的问题，就是在使用双轴图时，Legend会被线条挡住，导致Legend文字显示不完整。本文将为大家介绍如何解决这个问题。
## 问题背景
当我们在Matplotlib中绘制双轴图时，有时候会遇到Legend被线条挡住的问题。这样会导致Legend文
原创
2024-02-26 07:01:25
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在使用 Python 的 Matplotlib 绘制图形时，遇到图例（legend）遮挡绘图内容是一个常见问题。这个问题往往需要合理配置起到美观与实用并存的效果。在这篇博文中，我将详细介绍如何解决这个问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利实施绘图，我们需要确保所需的库已经安装。以下是我建议的安装指南及相关版本兼容性矩阵。
| 库
python不用显示释放内存，reference count 引用计数，如果不用就减一，当为0的时候，释放内存，refcunt -1。竞争冒险，进程有多个线程运行，减小不是antomc也即不是原子性，可能会有其他进程插入，无法保证每个object被正常释放。，解决：加锁，确保程序只有一个线程运行。a = 1
lock.aquire()
if a > 0:
a -= 1GIL是全局锁。
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2023-11-28 13:00:33
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legend(loc # Location code string, or tuple (see below).
# 图例所有figure位置。 labels # 标签名称。
prop # the font property.
# 字体参数
fontsize # the font size (used only if
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2023-06-21 14:18:24
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在使用matplotlib做图时，总免不了和图例(legend)打交道，那图例到底该放在哪？该如何放到指定的位置？(本文只讨论legend的坐标系为axes的情况)上篇文章介绍了如何通过loc参数设置legend的位置：1.loc = str类型，将legend放到9个固定的位置，左上角，右上角等等2.loc =(float, float) ，通过设置lengend左小角相对于坐标轴的坐标，进行更
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2023-09-04 11:01:08
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ax.legend()作用：在图上标明一个图例，用于说明每条曲线的文字显示import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
for i in range(5):
#ax.plot(x, i * x, label='y
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2023-06-26 11:44:07
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一，添加图例的两种方法 1.【推荐使用】在plot函数中增加label参数，然后在后面加上plt.legend() 不加plt.legend()不行，不加则不会显示图例plt.plot(x, x*3.0, label='Fast')
plt.plot(x, x/3.0, label='Slow')
plt.legend()2.legend方法中传入字符串列表plt.plot(x,np.sin(x
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2023-09-04 11:41:52
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# 如何实现“python legend”
## 摘要
本文旨在教会一位刚入行的小白如何实现“python legend”。我们将通过详细介绍整个实现过程的步骤，并给出每一步所需的代码和注释。
## 目录
1. 引言
2. 实现流程
3. 步骤一：准备工作
4. 步骤二：创建Python类
5. 步骤三：编写类方法
6. 步骤四：创建对象
7. 步骤五：调用类方法
8. 总结
## 1. 引
原创
2023-08-17 13:03:18
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matplotlib设置legend图例代码示例本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。Demo
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 绘制普通图像
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x**2
plt.figure()
# 在绘制时设置lable, 逗号是必须的
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2023-09-28 23:52:03
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名字空间Python 的名字空间是 Python 一个非常核心的内容。 其他语言中如 C 中，变量名是内存地址的别名，而在 Python 中，名字是一个字符串对象，它与他指向的对象构成一个{name:object}关联。 Python 由很多名字空间，而 LEGB 则是名字空间的一种查找规则。作用域Python 中name-object的关联存储在不同的作用域中，各个不同的作用域是相互独立的。而我
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2023-09-27 12:02:38
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1.如果在函数内部试图修改全局变量的值，那么Python会创建 一个新的局部变量替代（名字与全局变量相同），但真正的全局变量 是“不为所动”的。如果仍然觉得有必要在函数内部去修改这个全局变量，那么可以使用global关键字来达到目的。2.Python的函数定义是支持嵌套的，也就是允许在函数内部定义另一 个函数，这种函数称为内嵌函数或者内部函数。 在嵌套函数中，内部函数可以引用外部函数的局
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2023-10-14 06:02:07
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Python的命名空间是一个字典，字典内保存了变量名称与对象之间的映射关系，因此，查找变量名就是在命名空间字典中查找键-值对，想要打印出全局变量与局部变量的字典映射，我们可以使用函数globals()和locals()。Python有多个命名空间，因此需要有规则来规定，LEGB就是用来规定命名空间查找顺序的规则，顺序为：local-->enclosing function locals--&
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2024-07-29 21:49:27
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# 理解并实现“legend python”
## 引言
在数据可视化中，图例（Legend）是一个重要的元素，它用来解释图表中的各种元素。作为刚入行的小白，理解并实现图例的过程对你学会数据可视化工具是极其重要的。本文将引导你逐步掌握如何在 Python 中实现图例。
## 流程概览
下面是实现“legend python”的步骤总结，方便你更清晰地了解整个过程：
| 步骤 | 说明
1、默认参数默认参数降低了函数调用的难度，而一旦需要更复杂的调用时，又可以传递更多的参数来实现。无论是简单调用还是复杂调用，函数只需要定义一个。有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，比如调用enroll('Bob', 'M', 7)，意思是，除了name，gender这两个参数外，最后1个参数应用在参数age上，city参数由于没有提供，仍然使用默认值。也可以不按顺序提供部分默认
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2023-11-10 22:47:38
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普通函数和 generator 函数的区别假如要创建一个返回奇数数列的函数，普通函数的做法如下：def odd_numbers(n):
odd_num_list = []
for i in range(n):
if (i % 2) == 1:
odd_num_list.append(i)
return odd_num_list
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2024-05-15 04:21:38
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说到命名空间，大家应该很熟悉，比如C++的namespace，又或者大名鼎鼎的docker就是利用Linux的namespace实现的。Python中也有namespace的概念，但不管哪个领域，namespace的作用都是一样的，就是为了区分和划分资源。你应该已经知道，Python里一切都是对象，变量，函数，列表，字典和类等都是对象，那如何在程序里访问对象，那就是name to object.
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2023-12-03 08:51:54
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# 使用 Matplotlib 制作可视化图形时处理标签遮挡问题
在数据可视化中，Matplotlib 是一个强大且广泛使用的 Python 库。但在绘制图形时，特别是散点图和条形图，标签有时会相互重叠或挡住视觉效果，影响图形的可读性。本文将探讨如何在 Matplotlib 中处理这些标签遮挡问题，并提供示例代码帮助你创建更加清晰的图表。
## 标签遮挡的原因
标签遮挡通常出现在以下情况：
# Python图例挡住曲线的解决方法
在数据可视化中，图例是一个非常重要的元素，它帮助用户理解图表中不同数据系列的含义。然而，图例有时会挡住数据曲线，导致结果难以分析。本文将探讨如何在Python中解决这一问题，并提供一些具体的代码示例。
## 一、图例的作用
在许多可视化库中，图例用于说明曲线或数据点所代表的含义，比如不同的分类、时间、条件等。如果图例遮挡了曲线，可能会让分析者困惑，甚至
原创
2024-10-21 06:02:44
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# Python Selenium 广告挡住
## 介绍
在进行网页自动化测试或爬虫开发时，经常会遇到广告或弹窗挡住元素的情况。这会给自动化测试和爬虫开发带来一些困扰，因为广告或弹窗会干扰到我们对网页元素的定位和操作。本文将介绍如何使用 Python 的 Selenium 库来解决广告挡住的问题，并提供代码示例。
## Selenium 简介
Selenium 是一个自动化测试框架，可以用
原创
2023-09-17 12:34:29
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# Python绘图与图例（Legend）的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何在Python中实现绘图和添加图例。在这篇文章中，我们将使用`matplotlib`库来完成这个任务。`matplotlib`是一个强大的Python绘图库，广泛应用于数据可视化。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现绘图和添加图例的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-07-22 03:40:25
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