


Wie kann ich in Matplotlib eine Legende außerhalb des Handlungsbereichs platzieren?
Legenden außerhalb des Plotbereichs platzieren
Beim Generieren mehrerer Plots auf einer einzelnen Figur kann die Platzierung der Legende entscheidend sein, um Klarheit zu gewährleisten und Effizienz. In diesem Artikel werden verschiedene Methoden zur Positionierung der Legende außerhalb des Plotbereichs untersucht, um eine optimale Raumnutzung und Lesbarkeit der Beschriftungen zu ermöglichen.
Externe Legendenplatzierung
Zum Platzieren der Legende Außerhalb des vorgesehenen Plotbereichs kann das Schlüsselwortargument bbox_to_anchor verwendet werden. Dieser Parameter akzeptiert ein Tupel aus zwei Werten und gibt die x- und y-Koordinaten der Platzierung der Legende relativ zur Achse an. Durch Festlegen der x-Koordinate auf einen Wert größer als 1 (z. B. bbox_to_anchor=(1.1, 1.05)) wird die Legende nach rechts vom Diagramm verschoben.
Anpassen der Schriftgröße
Wenn die Legende viele Beschriftungen enthält, kann es erforderlich sein, die Schriftgröße zu reduzieren, um die Größe auf der Legende zu minimieren Handlung. Dies kann durch Festlegen des Parameters „fontsize“ des Legend-Objekts erreicht werden:
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.05), fontsize='8')
Alternative Ansätze
Zusätzlich zum bbox_to_anchor-Ansatz gibt es alternative Methoden zum Platzieren die Legende außerhalb des Handlungsbereichs:
- Schrumpfstrom Plot: Reduzieren Sie die Breite oder Höhe des Plots, um Platz für die Platzierung der Legende außerhalb der Achsengrenzen zu schaffen.
- Verwenden Sie figlegend(): Diese Funktion ermöglicht die Platzierung von Erstellen Sie eine Legende außerhalb der einzelnen Handlungsachsen und stellen Sie sicher, dass sie nicht durch die Achsengrenzen eingeschränkt wird.
Durch die Erforschung dieser Techniken können Sie Ihre Legende effektiv außerhalb positionieren den Plotbereich, wodurch die Sichtbarkeit sowohl der Daten als auch ihrer Beschriftungen maximiert wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Matplotlib eine Legende außerhalb des Handlungsbereichs platzieren?. 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.

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.

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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
