


Wie erstelle ich eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib?
Erstellen einer einzelnen Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib
In Matplotlib ermöglicht das Erstellen mehrerer Nebenhandlungen nebeneinander die Visualisierung verschiedener Datensätze oder Aspekte eines einzelnen Datensatzes in einer einzigen Abbildung. Wenn diese Nebenhandlungen jedoch ähnliche Legenden haben, kann die Anzeige mehrerer Legenden unnötig und optisch unübersichtlich sein. Glücklicherweise bietet Matplotlib eine Lösung, um Legenden in einer einzigen, zusammenhängenden Darstellung zu konsolidieren.
Lösung: Verwenden von get_legend_handles_labels()
Um eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen zu erstellen, verwenden Sie die Funktion get_legend_handles_labels() auf der letzten Achse. Diese Funktion sammelt die notwendigen Informationen aus label=-Argumenten, sodass Sie manuell eine konsolidierte Legende erstellen können.
<code class="python">handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() fig.legend(handles, labels, loc='upper center')</code>
Hier:
- ax stellt die letzte Achse im Subplot-Raster dar.
- Handles ist eine Liste von Handles (Linien, Markierungen usw.), die die Legendeneinträge darstellen.
- Labels ist eine entsprechende Liste von Beschriftungen für die Legendeneinträge.
- loc Gibt die Position der Legende innerhalb der Abbildung an (z. B. „obere Mitte“ für oberhalb der Diagramme).
Wenn Sie die Pyplot-Schnittstelle anstelle der Axes-Schnittstelle verwenden, verwenden Sie diesen Code:
<code class="python">handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()</code>
Zusätzliche Überlegungen
- Informationen zum Entfernen von Legenden aus einzelnen Nebenhandlungen finden Sie unter „Entfernen der Legende auf einer Matplotlib-Figur“.
- Weitere Informationen zum Zusammenführen von Twiny-Legenden finden Sie unter „Sekundäre Achse mit Twinx(): Hinzufügen zur Legende“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
