开发者学堂课程【Python 常用数据科学库：绘图细节设置2】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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绘图细节设置2
在画图当中，如果遇到画图中有很多条线，每条线都不用不同的线画出，虽然能看到使用不同的线表达，但是还需要给出指标。以下就是加入指标的方法：
画3条线:
X=np.arange(10)
For I in range (1,4):
Plt.plot(x,i*x**2,label=’Group %d’%i)
执行以上代码之后，虽然3条线有了，但还没有告诉当前3条线所属是什么。加入plt.legend() ,就加入了标识:
也就是加上了组名，默认会加到右上角中，但是右上角会挡住线，所以就可以加入Location 的标志：plt.legend(loc=‘best’’),此时标识被放到了左边，best 的意思就是找一下最佳位置。标识位置放在左边，右边都行。但不能单纯放在 Left 上，需要更改为 center Left。重新做一个数据换一种形式。
Fig=plt.figure()
Ax=plt.subplot(111)
X=np.arange(10)
For I in range (1,4):
Plt.plot(x,i*x**2,label=’Group %d’%i)
做些许变化。标识现在是放在图内，但也可以放置在图外：
ax.legend(loc=’upper center’,bbox_to_anchor=(0.5,1.15))
有3组，如果想并排的写3组，可以加入NCOL:
ax.legend(loc=’upper center’,bbox_to_anchor=(0.5,1.15)ncol=3)
执行以上代码之后，系统提示出现语法错误，进行更改。总代码如下:
Fig=plt.figure()
Ax=plt.subplot(111)
X=np.arange(10)
For I in range (1,4):
Plt.plot(x,i*x**2,label=’Group %d’%i)
ax.legend(loc=’upper center’,bbox_to_anchor=(0.5,1.15)
,ncol=3)
以上代码之后，发现标识出现在了图外的上方。不能指定 Left center ,因为不存在这个位置。最好的位置就是 upper center。当前的3个指标，如果把0.5改为1.5。标识就出现在了图外的右上方。所以这几个数字表示的就是标识的位置。可以自己设置，想放到哪里就放在哪里，后面的 ncol 就表示分3列，因为当前就存在3个指标。如果不想横着写3个，可以把分 Col 改为1，就需要把前面的重新定位。
如果要求必须把标识指定到右边，就可以把指标变成透明的，可以调 Framealpha值：
X=np.arange(10)
For I in range (1,4):
Plt.plot(x,i*x**2,label=’Group %d’%i)
Plot.lenend(loc=’upper right’, framealpha=0.05)
此时指标变成透明的，对当前的线就不影响了。可以按照自己想要的方式定义轴张什么样子，在画图时，也可以指定一些指标，例如 marker=O，节点就变成了圆形。
继续为该表格加上名字：
Plt.title(‘yangyudi’)
title 是可大可小的，如果想对于接下来所有的值都是同样的大小就可以设置全局的变量参数。于是导入库。通过里面的参数可以直接进行更改，如果直接想改大小就可以改轴的大小,让其等于30:
import matplotlib as mpl
mpl.rcparams[‘axes.titlesize’]=’30’
也就是说在全局当中都可以设置参数。
