TwinX 中的輔助軸圖例顯示
在使用twinx() 具有多個y 軸的圖中,向每條線添加標籤並在圖例中顯示它們可能會帶來挑戰。通常,圖例中僅顯示主軸標籤。
請考慮以下範例,其中定義了兩條主軸線和一條輔助軸線的標籤:
<code class="python">fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown') ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn') ax2 = ax.twinx() ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp') ax.legend(loc=0)</code>
在本例中,圖例僅顯示標籤“Swdown”和“Rn” 。要包含輔助軸的標籤“temp”,可以採用兩種方法:
單獨的圖例
一種選擇是專門為輔助軸創建第二個圖例軸。這可以透過新增以下行來實現:
<code class="python">ax2.legend(loc=0)</code>
這將產生兩個單獨的圖例,每個軸一個。
組合圖例
對於單一組合圖例,請使用下列步驟:
- 建立所有要在圖例中顯示的線(來自圖例中顯示兩個軸)的清單:
<code class="python">lns = lns1+lns2+lns3</code>
- 從每行中提取標籤:
<code class="python">labs = [l.get_label() for l in lns]</code>
- 在主軸(ax)上使用legend() 函數,傳入組合行列表和標籤列表:
<code class="python">ax.legend(lns, labs, loc=0)</code>
按照這些說明,您可以有效地在單一圖例中顯示所有線標籤,無論它們屬於主軸還是輔助軸。
以上是如何使用 TwinX 在圖例中為主軸和輔助軸新增標籤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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