一、位置参数
在使用matplotlib绘图时，图例就是区分不同数据的重要标识，plt.legend()作为添加图例的函数，主要有几个参数需要注意。首先是位置参数，它是用来定义图例的位置的，matplotlib预先定义了一些标准的位置字符串，当然也可以自定义。如下示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
上述代码中，plt.legend()函数传入了loc参数，它接受的值可以是’best'(自适应最佳位置)，’upper right’（右上角）等等。loc的完整可选值如下：’best’、’upper right’、’upper left’、’lower left’、’lower right’、’right’、’center left’、’center right’、’lower center’、’upper center’、’center’
二、标签参数
其次是标签参数，就是用来自定义图例标签文本的。如果直接给plt.plot()函数设置了label参数，那么这个标签就会被plt.legend()函数自动识别。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend()
plt.show()
这里没有传入loc参数，所以系统会自动选择’best’位置，也就是最适合的位置。同时我们也可以通过plt.legend([‘sin(x)’, ‘cos(x)’])来手动设定标签文本。
三、图例标题参数
plt.legend()函数还有一个title参数，用于为整个图例添加标题，同样代表函数的调用文本是图例的标题。这个参数跟标签参数很像：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(title='trig functions')
plt.show()
四、图例边框参数
接下来是边框参数，也就是edgecolor、facecolor和linewidth参数，这三个参数可以定义图例的边框颜色、图例背景色以及边框粗细。我们通过下面的代码片段来学习如何使用它们：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(edgecolor='black', facecolor='white', linewidth=2)
plt.show()
这里的边框颜色是黑色，背景色是白色，边框粗细为2。
五、图例框架参数
最后一个参数是frameon参数，用于控制是否绘制图例框架。当我们把这个参数设为False时，则只会画出标签文本，但不会有边框和背景色：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()
当然，如果我们想自定义框架的颜色、粗细、背景色等，可以通过前面提到的参数进行设置。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/247787.html
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