


Bagaimanakah Saya Boleh Meletakkan Legenda di Luar Kawasan Plot dalam Matplotlib?
Menempatkan Legenda di Luar Kawasan Plot
Apabila menjana berbilang plot pada satu rajah, penempatan legenda boleh menjadi penting untuk memastikan kejelasan dan kecekapan. Artikel ini meneroka pelbagai kaedah untuk meletakkan legenda di luar kawasan plot, membolehkan penggunaan ruang yang optimum dan kebolehbacaan label.
Penempatan Legenda Luaran
Untuk meletakkan legenda di luar kawasan plot yang ditetapkan, hujah kata kunci bbox_to_anchor boleh digunakan. Parameter ini menerima tuple dua nilai, menyatakan koordinat x dan y bagi peletakan legenda berbanding paksi. Dengan menetapkan koordinat-x kepada nilai yang lebih besar daripada 1 (cth., bbox_to_anchor=(1.1, 1.05)), legenda akan dialihkan ke kanan plot.
Melaraskan Saiz Fon
Jika legenda mengandungi sejumlah besar label, mungkin perlu mengurangkan saiz fon kepada meminimumkan saiznya pada plot. Ini boleh dicapai dengan menetapkan parameter saiz fon bagi objek Legend:
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.05), fontsize='8')
Pendekatan Alternatif
Selain pendekatan bbox_to_anchor, terdapat kaedah alternatif untuk diletakkan legenda di luar kawasan plot:
- Mengecut Arus Plot: Kurangkan lebar atau tinggi plot, mewujudkan ruang untuk legenda diletakkan di luar sempadan paksi.
- Gunakan figlegend(): Fungsi ini membenarkan penempatan legenda di luar paksi plot individu, memastikan ia tidak dikekang oleh paksi sempadan.
Dengan meneroka teknik ini, anda boleh meletakkan legenda anda dengan berkesan di luar kawasan plot, memaksimumkan keterlihatan kedua-dua data dan labelnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Meletakkan Legenda di Luar Kawasan Plot dalam Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
