


Comment positionner la légende en dehors de la zone de tracé
Placer la légende en dehors de la zone de tracé tout en conservant les dimensions de l'axe d'origine est réalisable grâce aux fonctionnalités polyvalentes de Matplotlib. Voici comment y parvenir :
Utilisation de l'argument de mot-clé bbox_to_anchor
L'argument de mot-clé bbox_to_anchor vous permet de spécifier les coordonnées du cadre de délimitation de la légende par rapport aux axes de la figure. En définissant ces coordonnées, vous pouvez positionner la légende en dehors de la zone de tracé tout en gardant les dimensions de l'axe inchangées.
Par exemple :
import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in range(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) # Shift the legend to the right outside the plot area ax.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 1.05)) plt.show()
Ajustement de la taille de la police de la légende
Si Si vous trouvez la zone de légende trop grande, vous pouvez réduire la taille de la police du texte qu'elle contient. Cela peut être fait en utilisant l'argument de mot-clé fontsize :
# Shrink the font size of the legend text ax.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 1.05), fontsize='small')
Autres options
Outre bbox_to_anchor, vous pouvez également envisager les options suivantes :
- Réduire la zone de tracé : Réduire la largeur ou la hauteur de la zone de tracé pour faire de la place à la légende à l'extérieur.
- Utilisation de figlegend : Créez une légende en dehors de la zone de tracé entièrement à l'aide de plt.figlegend().
- Référez-vous au guide des légendes : Visitez le guide officiel des légendes Matplotlib pour des informations plus détaillées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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