Python设计模式：装饰模式（Decorator pattern）装饰模式有时为了给某个对象而不是给整个类添加一个功能，使用继承机制是添加功能的一个有效途径，但是不够灵活，用户不能控制对组件加边框的方式和时机，并且会导致子类膨胀。一种较为灵活的方式就是将组件嵌入另一个对象中，这个嵌入的对象叫做装饰。装饰模式：动态地给一个对象增加一些额外的职责。就扩展功能而言，装饰模式提供了一种比使用子类更加灵活
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2023-11-26 11:50:36
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# 如何实现“python plt legend字体”
## 一、流程概述
为了实现“python plt legend字体”，我们需要按照以下步骤操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建数据 |
| 3 | 绘制图形 |
| 4 | 设置图例的字体 |
## 二、详细步骤
### 步骤1：导入必要的库
首先，我们需
原创
2024-04-10 05:49:47
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文章目录一、matplotlib的预定义格式1.1 pyplot更改做图格式1.2 seaborn模块更改做图格式二、pandas可视化2.1 DataFrame可视化(DataFrame.plot())2.1 pd.plotting()功能三、seaborn的常见做图功能3.1 sns.displot()3.2 sns.jointplot()3.3 sns.pairplot() 一、matpl
## Python plt.legend 注释点
在使用 Python 进行数据可视化时，经常需要在图表上添加图例（legend）来标识不同的数据系列。图例可以帮助读者更好地理解图表中的数据，并提供更详细的信息。在 matplotlib 库中，可以使用 plt.legend() 方法来添加图例。
本文将介绍如何在 Python 中使用 plt.legend() 方法来注释数据点，并附带代码示例
原创
2023-10-02 10:55:19
228阅读
# 使用matplotlib绘制图例
## 引言
在数据可视化中，图例（legend）是非常重要的一个组成部分。图例可以帮助读者理解图像中表示的不同元素或数据系列的含义。在Python中，使用matplotlib库可以轻松地添加和定制图例。本文将介绍如何使用matplotlib库绘制图例，并展示一些常见的图例定位方法。
## matplotlib库简介
matplotlib是一个功能强大的
原创
2023-09-11 07:44:07
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# Python plt.legend字号变大
## 引言
在数据可视化的过程中，我们经常需要添加图例（legend）来解释图表中的不同元素对应的含义。在用Python进行数据可视化时，可以使用Matplotlib库中的plt.legend函数来添加图例。默认情况下，图例的字号较小，但我们可以通过一些方法将字号变大。本文将介绍如何在Python中使用plt.legend函数，并通过代码示例演示
原创
2024-01-28 06:53:50
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1. 使用scatter()绘制散点图并设置其样式要绘制单个点，可使用scatter()，并向它传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点：import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2, 4)
plt.show() 下面来设置输出的样式：添加标题，给轴加上标签，并确保所有文本都大能够看清。import matplotlib.pyplot as p
# 如何解决 Python 中 matplotlib 子图 legend 过大的问题
当我们在使用 Python 的 matplotlib 库进行数据可视化时，常常会遇到图例（legend）过大的问题，特别是在多子图（subplot）组合的图形中。本文将向你展示如何有效解决这一问题，并确保你的图例与图形保持良好的视觉和谐。
## 整体流程
在解决这一问题的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作
# Python plt中如何设置legend内容大小
在使用Python的matplotlib库进行数据可视化时，我们经常需要添加图例（legend）来标识不同的数据系列。然而，默认情况下，图例的字体大小可能与图表的整体风格不协调，或者在某些情况下，我们需要根据图表的复杂度调整图例的大小以提高可读性。本文将介绍如何在Python的matplotlib库中设置图例内容的大小，并提供一个实际的示例
原创
2024-07-21 03:28:58
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pyecharts V1.0.0 版本正式发布啦！
以下转自pyecharts作者！
What's New in pyecharts V1pyecharts 经过了半年的沉寂后，终于发布了新版本啦！新版本号将从 v1.0.0 开始，这是一个全新的，向下不兼容的 pyecharts 版本。不过如果开发者以前接触过 pyecharts 的话，新版本对于你们来说也是会很容易上手的。新版
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2023-09-25 08:27:25
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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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plt.lengend() 用于给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明，有助于更好的认识地图。 语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs) keyword Description loc Loca
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2020-02-01 15:16:00
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之前用matplotlib的时候，调用plt.legend的时候，会传入一个参数，loc，loc的位置只是有限的，比如 但是有时候这种有限的位置并不能满足需求，比如我绘制直方图的时候，只有中间有些区域是空白的，我想将legend放置在空白区域，就需要设定legend的位置 比如我想放在这一片空白区域 ...
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2021-09-01 17:27:00
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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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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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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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