向 Twinx() 图添加辅助轴图例
在使用 twinx() 创建的具有两个 y 轴的图中,添加为线条添加标签并在图例中显示它们可能具有挑战性。最初,只有主轴上的标签可能会出现在图例中。
要解决此问题,请使用以下行为辅助轴添加图例:
ax2.legend(loc=0)
这将导致两个独立的图例,每个轴一个。
但是,如果您希望所有标签都在一个图例上,请按照以下步骤操作步骤:
-
定义两个轴并绘制线条:
ax = fig.add_subplot(111) ax2 = ax.twinx() lns1 = ax.plot(...) lns2 = ax.plot(...) lns3 = ax2.plot(...)
-
定义图例手柄和标签:
lns = lns1 + lns2 + lns3 labs = [l.get_label() for l in lns]
-
添加图例使用:
ax.legend(lns, labs, loc=0)
此方法将在单个图例中显示所有轴标签。
以上是在 Matplotlib 中使用 `twinx()` 时,如何在单个图例中显示两个轴的标签?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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