凡例は、グラフの要素を説明する領域です。の中に Matplotlib ライブラリ という機能があります。 伝説（） これは、軸に凡例を配置するために使用されます。この記事では、Matplotlib Legends について学びます。
Python Matplotlib.pyplot.legend() 構文
構文 : matplotlib.pyplot.legend([青, 緑], bbox_to_anchor=(0.75, 1.15), ncol=2)
属性:
- 影 : [None または bool] 凡例の後ろに影を描画するかどうか。デフォルト値は None です。
- マーカースケール : [なし、整数、または浮動小数点] 元に描画された凡例マーカーと比較した凡例マーカーの相対的なサイズ。デフォルトはなしです。
- 数値ポイント : [なしまたは整数] Line2D (線) の凡例エントリを作成するときの凡例内のマーカー ポイントの数。デフォルトはなしです。
- フォントサイズ : 凡例のフォント サイズ。値が数値の場合、サイズはポイント単位の絶対フォント サイズになります。
- フェイスカラー : [なし、継承、または色] 凡例の背景色。
- エッジカラー : [なし、継承、または色] 凡例の背景パッチのエッジの色。
Python の Matplotlib.pyplot.legend()
Matplotlib.pyplot.legend() 関数は、Matplotlib ライブラリで提供されるユーティリティです。 パイソン これは、同じ図内の複数のプロットにラベルを付けて区別する方法を提供します。
属性 場所 でlegend()>凡例の位置を指定するために使用されます。 loc のデフォルト値は loc= best (左上) です。文字列「左上」、「右上」、「左下」、および「右下」は、凡例を軸/図の対応する隅に配置します。
属性 bbox_to_anchor=(x, y) legend() 関数の凡例の座標と属性を指定するために使用されます。 ncol 凡例の列数を表します。デフォルト値は 1 です。
Python Matplotlib legend() 関数の例
以下は、Matplotlib.pyplot.legend() を使用して Matplotlib インタラクティブ モードのセットアップを確認できる例です。 パイソン :
Matplotlib に凡例を追加する
この例では、単純な 2 次関数 ( y = x^2 ) が x 値 [1, 2, 3, 4, 5] に対してプロットされます。単一要素のラベルが付いた凡例がプロットに追加され、プロットされたデータが明確になります。
リソース割り当てグラフ
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> # Y-axis values> y>=> [>1>,>4>,>9>,>16>,>25>]> # Function to plot> plt.plot(x, y)> # Function add a legend> plt.legend([>'single element'>])> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
出力:
凡例の位置を変更する
この例では、「y1」と「y2」で表される 2 つのデータ系列がプロットされています。各シリーズは特定の色で区別されており、凡例ではわかりやすくするために色ベースのラベルが青と緑で示されています。
Python3
# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # Y-axis values> y1>=> [>2>,>3>,>4.5>]> # Y-axis values> y2>=> [>1>,>1.5>,>5>]> # Function to plot> plt.plot(y1)> plt.plot(y2)> # Function add a legend> plt.legend([>'blue'>,>'green'>], loc>=>'lower right'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
Java文字列の部分文字列
>
>
出力:
凡例内の複数のラベルを結合する
この例では、「y1」と「y2」を表す 2 つの曲線が「x」値に対してプロットされています。各曲線には、それぞれ数字と数字の二乗という個別の凡例エントリがラベル付けされており、閲覧者に明確さを提供します。
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> np.arange(>5>)> # Y-axis values> y1>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> # Y-axis values> y2>=> [>1>,>4>,>9>,>16>,>25>]> # Function to plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Numbers'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Square of numbers'>)> # Function add a legend> plt.legend()> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
出力:
Matplotlib での凡例付きのサイン関数とコサイン関数のプロット
この例では、両方の サインとコサイン 関数は、X 軸上の範囲 [0, 10] に対してプロットされます。プロットにはサイン曲線とコサイン曲線を区別する凡例が含まれており、視覚的にわかりやすくなっています。
Python3
import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> x>=> np.linspace(>0>,>10>,>1000>)> fig, ax>=> plt.subplots()> ax.plot(x, np.sin(x),>'--b'>, label>=>'Sine'>)> ax.plot(x, np.cos(x), c>=>'r'>, label>=>'Cosine'>)> ax.axis(>'equal'>)> leg>=> ax.legend(loc>=>'lower left'>)> |
>
Java配列をスライスする
>
出力：
Matplotlib のプロットの外側に凡例を配置する
この例では、2 つの関数 y = x そして y = 3x X 値に対してプロットされます。凡例は、レイアウトと明瞭さを向上させるために、2 つの列でプロットの上に戦略的に配置されています。
Python3
# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x>=> [>0>,>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>]> # Y-axis values> y1>=> [>0>,>3>,>6>,>9>,>12>,>15>,>18>,>21>,>24>]> # Y-axis values> y2>=> [>0>,>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>]> # Function to plot> plt.plot(y1, label>=>'y = x'>)> plt.plot(y2, label>=>'y = 3x'>)> # Function add a legend> plt.legend(bbox_to_anchor>=>(>0.75>,>1.15>), ncol>=>2>)> plt.show()> |
>
>
出力：
