如何在创建 Matplotlib 图例后修改它？

Matplotlib 是 Python 中最流行的绘图库之一。为了更好地呈现数据，往往需要在图表中添加图例。但是有时候，我们希望对已创建的图例进行一些修改，比如改变字体大小、颜色，或者移动位置等。那么如何实现这些操作呢？接下来我们将详细介绍如何在创建 Matplotlib 图例后修改它。

创建 Matplotlib 图表并添加图例

在介绍如何修改图例之前，先介绍一下如何创建 Matplotlib 图表并添加图例。

首先，需要导入 Matplotlib 库：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，生成一些数据：

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

接下来，绘制两条曲线：

plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')

在以上代码中，label 参数用于指定每条曲线所代表的名称。然后，使用 plt.legend() 函数添加图例：

plt.legend()

最后，显示图表：

plt.show()

运行以上代码，可以看到一个带有图例的 Matplotlib 图表。

修改图例的字体大小和颜色

接下来，我们来介绍如何修改图例的字体大小和颜色。

要修改图例的字体大小，可以使用 fontsize 参数。例如，将图例字体大小设置为 16：

plt.legend(fontsize=16)

要修改图例的标签颜色，可以使用 labelcolor 参数。例如，将图例标签颜色设置为红色：

plt.legend(labelcolor='r')

修改图例的位置

有时候，我们希望将图例移动到一个更合适的位置，比如右上角或左下角。此时，可以使用 loc 参数来指定图例的位置。例如，将图例移动到右上角：

plt.legend(loc='upper right')

loc 参数支持多种值，可以根据需要进行调整。

如果需要将图例移动到指定坐标位置，可以使用 bbox_to_anchor 参数。例如，将图例移动到 (1.1, 0.5) 的位置：

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 0.5))

修改图例的边框和背景色

有时候，我们需要将图例的边框或背景色设置为其他颜色。此时，可以使用 edgecolor 和 facecolor 参数。例如，将图例的边框颜色设置为绿色，背景色设置为灰色：

plt.legend(edgecolor='g', facecolor='gray')

修改图例中的标记大小

有时候，在图例中需要使用标记，但是标记太小不易观察。此时，可以使用 markerscale 参数增加标记的大小。例如，将标记大小增加至 2 倍：

plt.legend(markerscale=2)

修改图例中的标记样式

有时候，需要修改图例中标记的样式，比如将默认的小圆圈改为大正方形。此时，可以使用 scatterpoints 和 markerfirst 参数。例如，将标记样式设置为大正方形：

plt.legend(scatterpoints=1, markerfirst=False, handlelength=4, 
           handletextpad=2, labels=['sin(x)', 'cos(x)'],
           fancybox=True, framealpha=1.0, borderpad=1,
           loc='upper right', fontsize=10, facecolor='white', 
           edgecolor='black', ncol=1, markerscale=1.5,
handler_map={plt.Line2D:plt.Line2D(marker='s',markersize=10,color='green')})

在以上代码中，scatterpoints 参数用于指定标记的数量，markerfirst 参数用于指定标记是否在标签前面，handlelength 参数用于指定标签线的长度，handletextpad 参数用于指定标签和标记之间的间距，labels 参数用于设置标签名称，fancybox 参数用于设置图例框为圆角矩形，framealpha 参数用于设置图例框的透明度，borderpad 参数用于指定图例框和文本之间的距离，handler_map 参数用于指定自定义标记样式。