この記事は、Pythonデータ分析シリーズの補足です-エントリから放棄までのmatplotlib。
その他の記事については、ブロガーの記事のコラムをご覧ください
。
1.凡例を追加します
同じグラフに複数の曲線を描く場合、区別を容易にし、画像をよりプロフェッショナルにするために、通常、画像に凡例を追加します。
次のように：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10,40,2)
b = np.arange(40,70,2)
# 传入xy轴参数，默认为y轴;label 指定图例名称
plt.plot(a,label="a",color="blue")
plt.plot(b,label="b",color="green")
plt.legend(loc="upper left") # 设置图例位置
# 指定xy轴 名称
plt.ylabel("This is Y")
plt.xlabel("This is X")
# 保存图像 默认png格式，其中dpi指图片质量
plt.savefig("05.png", dpi=600)
plt.show() # 展示图片
入力画像は次のとおりです
。plot（label = ""）で凡例名を指定し、legend（）のパラメーターを使用して凡例の位置を指定すると、画像に凡例を追加できます。ここで、locパラメーターは以下のとおりであります：
- ベスト
- 右上
- 左上
- 左下
- 右下
- 正しい
- 中央左
- 中道右派
- 中央下
- アッパーセンター
- センター
2.xy軸スケールを設定します
上記で画像の凡例を設定する方法を説明しましたが、注意深い友人は、画像のx / y軸座標スケールを設定すると、自動的に調整されることに気付くでしょうが、場合によっては人為的にスケールを制御する必要があります。この時点で、plt.xticks（）/ plt.yticks（）を設定できます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10,100)
b = np.arange(40,130)
# 设置x/y轴尺度
plt.xticks(a[::5])
plt.yticks(b[::10])
# 传入xy轴参数，默认为y轴;label 指定图例名称
plt.plot(a,label="a",linestyle="--",color="blue")
plt.plot(b,label="b",color="green")
plt.legend(loc="best") # 设置图例位置
# 指定xy轴 名称
plt.ylabel("This is Y")
plt.xlabel("This is X")
# 保存图像 默认png格式，其中dpi指图片质量
plt.savefig("05.png", dpi=600)
plt.show() # 展示图片
画像は次のとおりです。
