Matplotlib で凡例が途切れるのを防ぎ、データの可視性を維持するにはどうすればよいですか?
図ボックスのサイズを変更して Matplotlib で凡例のカットオフに対処する
Matplotlib でプロット軸の外側に凡例を移動すると、図ボックスによって凡例がカットオフされることがよくあります。解決策として軸を縮小することが提案されていますが、特に多数の凡例エントリを含む複雑なプロットを表示する場合、データの可視性が低下します。
Matplotlib メーリング リストでの Benjamin Root の応答で強調されているように、より効果的なアプローチは次のとおりです。 savefig 呼び出しを変更して凡例を追加アーティストとして組み込む:
fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')
このメソッドは、tight_layout を使用するのと同様に、savefig が Figure ボックスのサイズを計算するときに凡例を考慮できるようにします。
次の拡張コード サンプルは、解決策を示しています:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.gcf().clear() x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1) fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine') ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan') handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() lgd = ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1)) text = ax.text(-0.2,1.05, "Aribitrary text", transform=ax.transAxes) ax.set_title("Trigonometry") ax.grid('on') fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,text), bbox_inches='tight')
これにより、凡例に合わせて図ボックスのサイズが動的に調整され、データの可視性を維持しながら凡例のカットオフが防止されます。
以上がMatplotlib で凡例が途切れるのを防ぎ、データの可視性を維持するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

正規表現は、プログラミングにおけるパターンマッチングとテキスト操作のための強力なツールであり、さまざまなアプリケーションにわたるテキスト処理の効率を高めます。

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

UvicornはどのようにしてHTTPリクエストを継続的に聞きますか? Uvicornは、ASGIに基づく軽量のWebサーバーです。そのコア機能の1つは、HTTPリクエストを聞いて続行することです...

Pythonでは、文字列を介してオブジェクトを動的に作成し、そのメソッドを呼び出す方法は?これは一般的なプログラミング要件です。特に構成または実行する必要がある場合は...
