複数の Matplotlib サブプロットに対して単一の凡例を作成するにはどうすればよいですか?
複数の Matplotlib サブプロットに対する単一の凡例の作成
Matplotlib を使用して複数のサブプロットにわたって同様の情報をプロットする場合、単一の凡例を作成すると有益な場合があります。すべてのサブプロットに適用される凡例。これにより、各サブプロット内の線に一貫した参照が提供されるため、データの解釈が簡素化されます。
これを実現するには、最後の軸で get_legend_handles_labels() 関数を使用するか、plt.gca().get_legend_handles_labels() を呼び出します。 ) pyplot インターフェイスを使用する場合。これらの関数は、label= 引数から必要な凡例のハンドルとラベルを収集します。
単一の凡例を作成するには、fig.legend(handles,labels, loc='upper center') を呼び出します。ここで、fig は次の値を含む図です。サブプロットと loc は凡例の位置を指定します。
たとえば、同一の線を持つサブプロットの 3x3 グリッドがある場合、次のコードはすべてのサブプロットの上に単一の凡例:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Generate data for the subplots data = np.random.rand(9) # Create the subplots fig, axes = plt.subplots(3, 3) # Plot the data on each subplot for ax, datum in zip(axes.flatten(), data): ax.plot(datum) # Get the legend handles and labels handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels() # Create the single legend plt.legend(handles, labels, loc='upper center') plt.show()
以上が複数の Matplotlib サブプロットに対して単一の凡例を作成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。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
