범례는 그래프의 요소를 설명하는 영역입니다. 에서 Matplotlib 라이브러리 , 라는 함수가 있습니다. 전설() 이는 축에 범례를 배치하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 Matplotlib Legends에 대해 알아보겠습니다.

Python Matplotlib.pyplot.legend() 구문

통사론 : matplotlib.pyplot.legend([파란색, 녹색], bbox_to_anchor=(0.75, 1.15), ncol=2)

속성:

• 그림자 : [None or bool] 범례 뒤에 그림자를 그릴지 여부. 기본값은 None입니다.
• 마커스케일 : [없음 또는 int 또는 float] 원래 그려진 마커와 비교한 범례 마커의 상대적 크기입니다. 기본값은 없음입니다.
• 포인트 : [None or int] Line2D(선)에 대한 범례 항목을 생성할 때 범례의 마커 지점 수입니다. 기본값은 없음입니다.
• 글꼴 크기 : 범례의 글꼴 크기입니다. 값이 숫자인 경우 크기는 포인트 단위의 절대 글꼴 크기가 됩니다.
• 페이스 컬러 : [없음 또는 상속 또는 색상] 범례의 배경색입니다.
• 가장자리 색상 : [없음 또는 상속 또는 색상] 범례의 배경 패치 가장자리 색상입니다.

Python의 Matplotlib.pyplot.legend()

Matplotlib.pyplot.legend() 함수는 Matplotlib 라이브러리에 제공되는 유틸리티입니다. 파이썬 동일한 그림의 여러 플롯 간에 레이블을 지정하고 구별하는 방법을 제공합니다.

속성 장소 ~에 legend()> 범례의 위치를 ​​지정하는 데 사용됩니다. loc의 기본값은 loc= best(왼쪽 위)입니다. 문자열 '왼쪽 위', '오른쪽 위', '왼쪽 아래' 및 '오른쪽 아래'는 범례를 축/그림의 해당 모서리에 배치합니다.

속성 bbox_to_anchor=(x, y) legend() 함수의 범례 좌표와 속성을 지정하는 데 사용됩니다. ncol 범례에 포함된 열 수를 나타냅니다. 기본값은 1입니다.

Python Matplotlib legend() 함수 예제

다음은 Matplotlib.pyplot.legend()를 사용하여 Matplotlib 대화형 모드 설정을 볼 수 있는 몇 가지 예입니다. 파이썬 :

Matplotlib에 범례 추가

이 예에서는 간단한 2차 함수 ( y = x^2 )가 x 값 [1, 2, 3, 4, 5]에 대해 플롯됩니다. 단일 요소라는 레이블이 붙은 범례가 플롯에 추가되어 플롯된 데이터를 명확하게 합니다.

파이썬3

import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x> => [> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ]> # Y-axis values> y> => [> 1> ,> 4> ,> 9> ,> 16> ,> 25> ]> # Function to plot> plt.plot(x, y)> # Function add a legend> plt.legend([> 'single element'> ])> # function to show the plot> plt.show()>

출력 :

범례 위치 변경

이 예에서는 'y1'과 'y2'로 표시되는 두 개의 데이터 시리즈가 그려져 있습니다. 각 계열은 특정 색상으로 구분되며 범례는 명확성을 위해 파란색과 녹색 색상 기반 레이블을 제공합니다.

파이썬3

# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # Y-axis values> y1> => [> 2> ,> 3> ,> 4.5> ]> # Y-axis values> y2> => [> 1> ,> 1.5> ,> 5> ]> # Function to plot> plt.plot(y1)> plt.plot(y2)> # Function add a legend> plt.legend([> 'blue'> ,> 'green'> ], loc> => 'lower right'> )> # function to show the plot> plt.show()>

출력 :

범례에 여러 레이블 결합

이 예에서는 'y1'과 'y2'를 나타내는 두 개의 곡선이 'x' 값에 대해 그려져 있습니다. 각 곡선에는 고유한 범례 항목인 숫자와 숫자의 제곱이 각각 표시되어 있어 보는 사람에게 명확성을 제공합니다.

파이썬3

import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x> => np.arange(> 5> )> # Y-axis values> y1> => [> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ]> # Y-axis values> y2> => [> 1> ,> 4> ,> 9> ,> 16> ,> 25> ]> # Function to plot> plt.plot(x, y1, label> => 'Numbers'> )> plt.plot(x, y2, label> => 'Square of numbers'> )> # Function add a legend> plt.legend()> # function to show the plot> plt.show()>

출력 :

Matplotlib에서 범례를 사용하여 사인 및 코사인 함수 플로팅

이 예에서는 두 가지 모두 사인과 코사인 함수는 x축의 범위 [0, 10]에 대해 플롯됩니다. 플롯에는 사인 곡선과 코사인 곡선을 구별하는 범례가 포함되어 있어 시각적 명확성이 향상됩니다.

파이썬3

import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> x> => np.linspace(> 0> ,> 10> ,> 1000> )> fig, ax> => plt.subplots()> ax.plot(x, np.sin(x),> '--b'> , label> => 'Sine'> )> ax.plot(x, np.cos(x), c> => 'r'> , label> => 'Cosine'> )> ax.axis(> 'equal'> )> leg> => ax.legend(loc> => 'lower left'> )>

산출:

Matplotlib의 플롯 외부에 범례 배치

이 예에서는 두 가지 함수 와이 = 엑스 그리고 와이 = 3x x 값에 대해 플롯됩니다. 범례는 향상된 레이아웃과 명확성을 위해 두 개의 열이 있는 플롯 위에 전략적으로 배치됩니다.

파이썬3

# importing modules> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # X-axis values> x> => [> 0> ,> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ,> 6> ,> 7> ,> 8> ]> # Y-axis values> y1> => [> 0> ,> 3> ,> 6> ,> 9> ,> 12> ,> 15> ,> 18> ,> 21> ,> 24> ]> # Y-axis values> y2> => [> 0> ,> 1> ,> 2> ,> 3> ,> 4> ,> 5> ,> 6> ,> 7> ,> 8> ]> # Function to plot> plt.plot(y1, label> => 'y = x'> )> plt.plot(y2, label> => 'y = 3x'> )> # Function add a legend> plt.legend(bbox_to_anchor> => (> 0.75> ,> 1.15> ), ncol> => 2> )> plt.show()>

산출: