twinx() による 2 番目の軸: 凡例への追加
twinx() を使用して作成された 2 つの y 軸を持つプロットを考えます。各軸にラベルが付けられた線。ただし、legend() を使用すると、2 番目の軸のラベルを除き、1 つの軸のラベルのみが表示されます。この記事の目的は、この問題を解決し、欠落しているラベルを凡例に追加する方法を案内することです。
Twinx() と Legends
提供されている例では、twinx()は、主軸 (ax) と同じ x 軸 (時間) を共有する 2 番目の y 軸 (ax2) を作成するために使用されます。凡例内のすべてのラベルを表示しようとすると、ax (Swdown と Rn) に関連付けられたラベルのみが表示され、ax2 (temp) のラベルは表示されません。
欠落しているラベルの追加
凡例に欠落しているラベルを含めるには、2 つの方法があります。
方法 1: 複数の凡例
次の行を追加して、 ax2 の個別の凡例:
<code class="python">ax2.legend(loc=0)</code>
これにより、軸ごとに 1 つずつ、合計 2 つの凡例が得られます。
アプローチ 2: 凡例の統合
すべてのラベルを 1 つの凡例に結合するには、次の手順に従います。
-
すべてのライン オブジェクト (両方の軸からのライン) のリストを作成します。
<code class="python">lns = lns1 + lns2 + lns3</code>
-
各行のラベルを抽出します:
<code class="python">labs = [l.get_label() for l in lns]</code>
-
凡例関数を使用して、すべてのラベルを ax の 1 つの凡例に追加します:
<code class="python">ax.legend(lns, labs, loc=0)</code>
例
次の変更されたコードは、アプローチ 2 で凡例に一時ラベルを追加する方法を示しています。
<code class="python"># ... (code as before) # Combine lines and labels lns = lns1 + lns2 + lns3 labs = [l.get_label() for l in lns] ax.legend(lns, labs, loc=0) # ... (remaining code)</code>
これにより、単一のラベルが作成されます。すべてのライン ラベルを含む凡例: Swdown、Rn、temp。
以上がTwinx() プロット凡例で両方の軸のラベルを表示するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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