在 Matplotlib 中为多个子图创建单个图例
在 Matplotlib 中,并排创建多个子图可以实现不同数据集或方面的可视化单个图中的单个数据集。然而,当这些子图具有相似的图例时,显示多个图例可能是不必要的并且视觉上混乱。幸运的是,Matplotlib 提供了一种将图例合并为单个、有凝聚力的表示的解决方案。
解决方案:使用 get_legend_handles_labels()
要为多个子图创建单个图例,请使用最后一个轴上的 get_legend_handles_labels() 函数。此函数从 label= 参数收集必要的信息,允许您手动创建合并的图例。
<code class="python">handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() fig.legend(handles, labels, loc='upper center')</code>
这里:
- ax 表示子图网格中的最后一个轴。
- handles 是代表图例条目的句柄(线、标记等)列表。
- labels 是图例条目的对应标签列表。
- loc指定图例在图中的位置(例如,绘图上方的“上中心”)。
如果您使用 pyplot 接口而不是 Axes 接口,请使用以下代码:
<code class="python">handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()</code>
其他注意事项
- 要从各个子图中删除图例,请参阅“删除 matplotlib 图形上的图例”以获取指导。
- 要合并 Twiny 图例,请参阅“带有 twinx() 的辅助轴:如何添加到图例”以获取更多信息。
以上是如何在 Matplotlib 中为多个子图创建单个图例?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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