


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 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.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
