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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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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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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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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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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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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matplotlib可以为可见对象（Artist，比如线条、形状）添加图例（legend）。官方建议使用pyplot模块的legend函数简便的创建图例，而不是使用底层的matplotlib.legend类构造图例。函数签名为matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)legend()基本应用演示使用图例的基础有两个：
handles：可见对象（Artist，
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2023-08-05 22:39:28
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在Python中，`legend`（图例）是用于为图表中的元素提供说明，使得观察者可以更好地理解图表的内容。在使用Python的可视化库时，制作图例往往是保证可读性的重要部分。以下是关于如何有效管理`legend`的备份与恢复策略。
## 备份策略
为了顺利管理图例的生成和调整，我们需要有明确的备份策略。首要任务是创建一个思维导图来展示我们的备份过程及存储架构。
```mermaid
min
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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生成器 generator 是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。实现生成器有两种方式：第一，将列表推导式种的 [] 改成 ()a=[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"],
["A","B","C","D","E","F","G","H","
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2024-06-03 18:08:05
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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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# 如何在Python的Matplotlib中设置Legend字体
在数据可视化领域，使用Matplotlib库进行绘图是一项基本技能。而在图形中，Legend（图例）是帮助读者理解数据的重要部分。因此，调整Legend的字体设置，可以使图形更具可读性和美观性。本文将详细介绍如何在Matplotlib中设置Legend的字体样式，过程分为几个步骤，我们将通过代码示例帮助你逐步完成。
## 整体
# Python中设置Legend的大小的项目方案
在数据可视化中，Legend（图例）是帮助观众理解不同数据系列含义的重要元素。在Python的绘图库Matplotlib中，我们可以自定义Legend的大小，以提升图表的可读性和美观度。本项目将介绍如何在饼状图中设置Legend的大小，并通过代码示例进行说明。
## 项目目标
1. 创建一个简单的饼状图。
2. 在图中添加Legend，并设
# Python 中的图例（Legend）使用简介
在数据可视化中，图例（Legend）是一个重要的元素，它帮助观众理解不同数据系列的含义。在 Python 的绘图库中，尤其是 Matplotlib，非常容易为你的图形添加图例。本文将通过实例逐步介绍如何创建图表、添加图例，并解释它的各个参数。
## 什么是图例？
图例是用以标识绘图中不同数据系列的文本说明。当我们绘制多个数据集时，图例可以清
# 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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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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思路分为以下:三步：1：创建SolidChart组件，像制作二维图表一样正常显示数据部分。2：自定义ColumnChart的ItemRenderer项呈示器，并指定ColumnSeries的itemRenderer属性为刚自定义的项项呈示器。3：创建MXML应用程序，将刚制作好的ColumnChart组件放入显示。这样自定义组件，也是为了以后可以复用的考虑。项目目录结构如下：前面点红色部分是本例所
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2024-05-30 12:04:53
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## 在Python中调整图例的大小
在数据可视化中，图例（legend）可以帮助观众更好地理解数据的含义。在Python的Matplotlib库中，我们通常需要自定义图例的大小以更好地适应我们的图表。这篇文章将指导你如何实现这一目标。
### 整体流程
下面是调整图例大小的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据
# 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
