## Python图例放到图片外面
### 引言
在数据可视化中，图例（legend）是非常重要的元素之一。图例通常用于解释图表中显示的各个数据系列或对象的含义，帮助读者更好地理解图表。在Python中，通过使用第三方库如Matplotlib可以方便地生成图表，并自动添加图例。但有时候，我们可能需要将图例放到图片外面，以便更灵活地调整图例的位置和样式。本文将介绍如何使用Matplotlib实现
原创
2023-09-18 17:03:23
1305阅读
是不是被matplotlib繁琐绘图属性设置搞得一脸懵？是不是因常常记不住某一个图层设置函数而被迫看又长又枯燥的API文档？又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性？最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握？？此外，还有好多无奈和吐槽，我不知道你们是不是这样？反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘
在数据可视化中，图例的添加和位置安排对于提升图形的可读性具有重要意义。特别是在使用 Python 进行数据可视化时，图例的调整可能会遭遇一些挑战。本文将探讨如何将图例放置到图片外围，并详细介绍这项技术的实施过程。
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> 在多次使用数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn等）进行图表绘制时，我们发现将图例放置在图片外围能显著提高图表的美观性与信息量。然而，传统的
# Python怎么放大图片中的图例
在数据可视化中，图例是非常重要的一个元素，它可以帮助读者更好地理解图表所表示的信息。有时候，我们可能希望放大图片中的图例，让它更加清晰可见。在Python中，我们可以通过一些方法来实现这个目标。本文将介绍如何在Python中放大图片中的图例，并提供相应的代码示例。
## 关于图例
在数据可视化中，图例通常用来标识不同数据系列或分类的颜色或形状。它可以帮助
原创
2024-03-25 06:50:59
69阅读
如何自定义图标图例图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。a.简单图例可以使用plt.legend()函数来创建最简单的图例，这个函数能自动创建任何带有标签属性的图表元素的图例：import matplotlib.pyplot as plt
plt.styl
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2023-06-16 09:24:40
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1.图例legend基础语法及用法legend语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)Keyword
Description
loc
Location code string, or tuple (see below).图例所有figure位置
prop
the font property字体参数
fontsize
the fon
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2024-07-03 09:14:42
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python3 Matplotlib 数据分析、画图实践1.基本用法：利用numpy库生成数据，使用Matplotlib下的pyplot子库绘制图形2.坐标轴修改：包括图例、坐标轴的标签、位置、范围、刻度等3.添加注解4.绘制散点图5.绘制柱形图6.绘制等高线图 Matplotlib是python内置的一个非常强大的数据分析工具，可用来绘图。下面是我对Matplotlib使用的一系列练习，包括
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2023-09-04 10:29:04
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目录前言导入库库配置设置中文字体为宋体，英文字体为Times New Romanplt 绘图类型1.折线图2.散点图3.柱状图4.饼图5.箱状图pyplot绘图基本操作1.添加信息2.显示刻度3.显示图例4.显示图像5.样式设置画板-Figure图纸-Axes坐标轴-Axis样式-Artist实例例：
前言matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在
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2024-01-22 23:15:26
109阅读
python图例用法1、方式一import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X=np.linspace(-np.pi,np.pi)
Y=np.cos(X)
Y1=np.sin(X)
#增加label
# plt.plot(X,Y,label="Cos(X)")
# plt.plot(X,Y1,label="Sin(X)")
#指定图例位置，
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2023-06-29 15:22:06
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python绘图一般使用matplotlib、pandas等，本示例使用matplotlib进行简单的python绘图的图例设置1 图例属性#1:几条线设置几个标签
#2:fontsize:字体大小
#3:edgecolor:图例边框颜色
#4:loc:图例位置
#5:frameon:图例加不加框
plt.legend([r"a",r"b",r"c"],fontsize=18,edgecolor=
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2023-07-04 17:45:53
298阅读
本文在前面一篇文章基础上介绍，如果给图表添加标签和标题文字描述。1. 写入一下pythond代码from matplotlib import pyplot as plt
# 主要x 和y的个数要相同，不然会报错
x = [5,6,7,8]
y = [7,3,8,3]
plt.plot(x, y)
# 给这个图，添加标题和XY轴名称，注意这地方不能输入中文，matplotlib应该
# 对中文
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2023-07-04 17:45:44
245阅读
一、添加图例plt.plot(x,y1,label='up')
plt.plot(x,y2,label='down')
plt.legend()#添加图例还可以这么做：L1,=plt.plot(x,y1,label='up')
L2,=plt.plot(x,y2,label='down')
plt.legend(handles=[L1,L2],labels=['up','down'] ,loc='
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2023-06-20 08:53:18
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先弄一个字符串，建议按“浓密”程度手动排序，比如：chrs = '@&$#%QPBMFHjlcvtuoi1+=-'
allc = len(chrs)#顺便统计一下个数呗要用的图片路径得有一个吧，输出路径得编img_path = r'c:\laal\beyond.jpg'
out_path = r'c:\laal\beyond_chrp.png'要弄字符画，得把像素与字符建立起来
# Python 图例实现流程
在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现图例（legend）的功能。图例是用来解释图中不同元素的标识，方便读者理解图表的含义。接下来，我将向你介绍实现"Python 图例"的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下表展示了实现"Python 图例"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入
原创
2023-09-24 19:44:40
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安装：pip install matplotlib 导入模块：# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 处理中文正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 处理 负号 的正常显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False一、图例、标题和标签#规定画布大小
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2023-09-01 17:15:46
285阅读
数据可视化是数据处理中的重要部分，前面我们了解了 Flask 的开发和部署，如何用 Flask 做数据可视化呢？今天我们来了解一下。Python 语言极富表达力，并且拥有众多的数据分析库和框架，是数据分析的首选；echarts，最初由百度团队开发，现在已独立成 Apache 旗下一款国际化产品，是基于 Web 的数据可视化框架，API 简单明了，应用极为广泛；Python 和 echarts 的完
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2024-08-26 17:28:51
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添加图例添加图例需要用到legend()函数，接下来在示例中详细说明它的用法：示例1：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(-6,6,0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
line1, = plt.plot(x,y1,'r--')
line2, = plt.plot(x,y2
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2023-10-25 15:35:00
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做Web开发免不了要与Excel打交道。今天老大给我一个任务-导出Excel。开始想的还是蛮简单的，无非就是查找，构建Excel，response下载即可。但是有一点不同，就是要加入图片，就是这个加入图片搞了好久。同时网络上确实没有发现比较好的资料，所以写这篇博文记录之，供自己和博友们查询，参考。 在POI中有HSSFPa
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2023-12-29 22:41:33
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如何在Python中使用Matplotlib将图例添加到由变量着色的散点图Matplotlib是一个功能强大的Python图形库，它有多种方法为散点图添加颜色并指定图例。在本文中，我们将学习如何向散点图添加正确的图例，该散点图由作为数据一部分的变量着色。让我们加载Pandas和Matplotlib的pyplotimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot
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2024-06-30 09:21:39
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函数参数plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None,
autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False,
labeldistance=1.1, startangle=None,
radius=None, counterclock=True, wedge
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2023-05-31 14:53:56
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