


Comment puis-je placer une légende en dehors de la zone de tracé dans Matplotlib ?
Placer les légendes en dehors de la zone de tracé
Lors de la génération de plusieurs tracés sur une seule figure, le placement de la légende peut être crucial pour garantir la clarté et l'efficacité. Cet article explore différentes méthodes pour positionner la légende en dehors de la zone de tracé, permettant une utilisation optimale de l'espace et une lisibilité des étiquettes.
Placement de la légende externe
Pour placer la légende en dehors de la zone de tracé désignée, l'argument mot-clé bbox_to_anchor peut être utilisé. Ce paramètre accepte un tuple de deux valeurs, spécifiant les coordonnées x et y de l'emplacement de la légende par rapport à l'axe. En définissant la coordonnée x sur une valeur supérieure à 1 (par exemple, bbox_to_anchor=(1.1, 1.05)), la légende sera décalée vers la droite du tracé.
Ajustement de la taille de la police
Si la légende contient un grand nombre d'étiquettes, il peut être nécessaire de réduire la taille de la police pour minimiser sa taille sur le tracé. Ceci peut être réalisé en définissant le paramètre fontsize de l'objet Legend :
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.05), fontsize='8')
Approches alternatives
En plus de l'approche bbox_to_anchor, il existe des méthodes alternatives pour placer la légende en dehors de la zone de tracé :
- Réduire le tracé actuel : Réduire la largeur ou la hauteur du tracé, créant ainsi un espace pour que la légende soit placée en dehors des limites de l'axe.
- Utilisez figlegend() : Cette fonction permet de placer une légende en dehors du tracé individuel axes, en vous assurant qu'elle n'est pas contrainte par les limites des axes.
En explorant ces techniques, vous pouvez positionner efficacement votre légende en dehors de la zone de tracé, maximisant ainsi la visibilité des données et ses étiquettes.
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
