Matplotlib 子图中的图例

2025年3月17日 | 阅读 3 分钟

在本教程中，我们将学习如何使用 Matplotlib 在子图中添加图例。图例可以在创建图表后使用 legend() 函数添加。

语法

子图中的图例语法是

其中，loc 用于指定位置。

方法

以下是在 Matplotlib 的子图中显示图例的方法：

首先，我们将使用 subplots() 函数在一个较大的图中创建子图。
然后，我们将使用 legend() 函数为曲线添加标签。
最后，我们将使用 show() 来显示图表。

示例 1

在此示例中，我们将绘制使用对数（log10）和指数函数子图的散点图。

# First, we will import the required modules
from matplotlib import pyplot as PPlt
import numpy as nmp
  
# here we will assign the value to x axis
x_axis1 = nmp.arange(2, 22, 1.5)
  
# Now, we will get the value of log10
y_axis_log10_1 = nmp.log10(x_axis)
  
# then, we will get the value of exponential
y_axix_exp1 = nmp.exp(x_axis)
  
# Here, we will create subplots by using subplot() function
fig, axes = PPlt.subplots(2)
  
# now, we will depicte the visualization
axes[0].plot(x_axis1, y_axis_log10_1, color = 'Red', label = "log10")
axes[1].plot(x_axis1, y_axix_exp1, color = 'Pink', label = "exponential")
  
# Here, we will select the position at which legend to be added
axes[0].legend(loc = 'best')
axes[1].legend(loc = 'best')
  
# At last, we will display the plot

PPlt.show()

输出

示例 2

在此示例中，我们将绘制使用正弦和余弦函数子图的散点图。

# First, we will import the required modules
from matplotlib import pyplot as PPlt
import numpy as nmp
  
# here we will assign the value to x axis
x_axis1 = nmp.arange(-2, 3, 0.5)
  
# Now, we will get the value of sine
y_axis_sine1 = nmp.sin(x_axis)
  
# Now, we will get the value of cos
y_axix_cose1 = nmp.cos(x_axis)
  
# Here, we will create subplots by using subplot() function
fig, axes = PPlt.subplots(2)
  
# now, we will depicte the visualization
axes[0].scatter(x_axis1, y_axis_sine1, color = 'Red', marker = '*', label = "sine")
axes[1].scatter(x_axis1, y_axix_cose1, color = 'Black', marker = '*', label = "cos")
  
# Here, we will select the position at which legend to be added
axes[0].legend(loc = 'best')
axes[1].legend(loc = 'best')
  
# At last, we will display the plot
PPlt.show()

输出

示例 3

在此示例中，我们将绘制使用 (y = x^2) 和 (y = x^3) 子图的散点图。

# First, we will import the required modules
from matplotlib import pyplot as PPlt
  
# here we will assign value to x axis
x_axis = list(range(-15, 15))
  
# here, we will get the value of x * x
y_axis_1 = [x * x for x in x_axis]
  
# here, we will get the value of x * x * x
y_axix_2 = [x * x * x for x in x_axis]
  
# Now, we will create subplots by using subplot() function
fig, axes = PPlt.subplots(2)
  
# Now, we will depicte the visualization
axes[0].scatter(x_axis, y_axis_1, color = 'Blue', marker = '*', label = "y = x ^ 2")
axes[1].scatter(x_axis, y_axix_2, color = 'Brown', marker = '*', label = "y = x ^ 3")
  
# Here, we will select the position at which legend to be added
axes[0].legend(loc = 'upper center')
axes[1].legend(loc = 'upper left')
  
# At last, we will display the plot
PPlt.show()

输出

结论

在本教程中，我们讨论了如何使用不同的方法在 matplotlib 图的子图中添加图例。

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方法

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