python matplotlib绘图图例显示问题 python使用matplotlib绘图时图例显示问题的解决
hfut_jf 人气:0想了解python使用matplotlib绘图时图例显示问题的解决的相关内容吗，hfut_jf在本文为您仔细讲解python matplotlib绘图图例显示问题的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：matplotlib,图例,matplotlib,显示图例,matplotlib,设置图例，下面大家一起来学习吧。
前言
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。在使用Python matplotlib库绘制数据图时，需要使用图例标注数据类别，但是传参时，会出现图例解释文字只显示第一个字符，需要在传参时在参数后加一个逗号(应该是python语法，加逗号，才可以把参数理解为元组类型吧)，就可解决这个问题，
示例如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from pylab import mpl
xmajorLocator = MultipleLocator(24 * 3) #将x轴主刻度标签设置为24 * 3的倍数
ymajorLocator = MultipleLocator(100 * 2) #将y轴主刻度标签设置为100 * 2的倍数
# 设置中文字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 导入文件数据
data = np.loadtxt('H:/dataset/爸爸去哪儿/统计数据_每小时_ba.csv', delimiter=',', dtype=int)
# 截取数组数据
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
ax = plt.subplot(111)
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
ax.yaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
plt.xlabel('时间索引')
plt.ylabel('活动频数')
plt.title('折线图')
plt.xlim(0, 1152)
plt.ylim(0, 2200)
#plt.plot(x, y, 'rs-')
line1 = ax.plot(x, y, 'b.-')
ax.legend(line1, ('微博'))
plt.show()
显示效果如下
代码修改
from pylab import mpl
xmajorLocator = MultipleLocator(24 * 3) #将x轴主刻度标签设置为24 * 3的倍数
ymajorLocator = MultipleLocator(100 * 2) #将y轴主刻度标签设置为100 * 2的倍数
# 设置中文字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 导入文件数据
data = np.loadtxt('H:/dataset/爸爸去哪儿/统计数据_每小时_ba.csv', delimiter=',', dtype=int)
# 截取数组数据
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
ax = plt.subplot(111)
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
ax.yaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
plt.xlabel('时间索引')
plt.ylabel('活动频数')
plt.title('折线图')
plt.xlim(0, 1152)
plt.ylim(0, 2200)
#plt.plot(x, y, 'rs-')
line1 = ax.plot(x, y, 'b.-')
ax.legend(line1, ('微博',)) # 多加一个逗号
plt.show()
显示效果如下
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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