1. Matplotlib配置图例legend()
Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，提供了丰富的绘图功能来展示数据。其中，图例（legend）是一种展示不同数据系列及其对应颜色或符号的重要组件。本文将重点介绍Matplotlib中如何配置图例，包括设置透明度和并排显示。
2. 设置透明度
在Matplotlib中，通过传递参数alpha来控制图例的透明度。alpha取值范围为0到1，其中0表示完全透明，1表示完全不透明。下面是一个示例，演示了如何设置图例的透明度：
2.1 示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [5, 4, 3, 2, 1]
line1, = ax.plot(x, y1, label='Line 1')
line2, = ax.plot(x, y2, label='Line 2')
# 设置图例透明度为0.6
legend = ax.legend(loc='upper left')
legend.set_alpha(0.6)
plt.show()
2.2 代码解析
首先，我们导入Matplotlib库，并创建一个图形和坐标轴对象。然后，使用plot函数绘制了两条折线图，并给它们分别设置了标签。接下来，创建图例对象，并将图例位置设置为左上角（'upper left'）。最后，通过legend.set_alpha(0.6)这一行代码，将图例的透明度设置为0.6。
运行上述代码，即可得到图例透明度为0.6的折线图。
3. 并排显示
有时候，我们需要将多个图例水平或垂直地并排显示，来比较不同的数据系列。在Matplotlib中，可以使用额外的图例对象和布局管理器来实现这一功能。
3.1 示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [5, 4, 3, 2, 1]
line1, = ax.plot(x, y1, label='Line 1')
line2, = ax.plot(x, y2, label='Line 2')
# 创建第二个图例对象
legend2 = ax.legend(handles=[line2], labels=['Line 2'], loc='upper right')
# 将两个图例对象合并
ax.add_artist(legend)
ax.add_artist(legend2)
plt.show()
3.2 代码解析
与前面的例子类似，我们首先创建了一个图形和坐标轴对象，并使用plot函数绘制了两条折线图。然后，创建了第二个图例对象legend2，仅包含第二条折线图的标签。接着，通过ax.add_artist()函数将两个图例对象合并到同一个图形上。
运行上述代码，即可得到并排显示的两个图例，分别表示不同的数据系列。
4. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib配置图例的透明度和并排显示。通过设置透明度，可以使图例看起来更加美观和准确地展示不同数据系列的关系；通过并排显示，可以方便地比较不同的数据系列。
需要注意的是，本文中的示例代码中使用了默认的参数设置，并未进行进一步的美化。在实际应用中，我们可以根据需要调整图例的位置、字体大小等参数来满足自己的需求。
总之，Matplotlib提供了丰富的图例配置选项，可以帮助我们更好地展示数据系列的特征和关系。希望本文对你理解和使用Matplotlib的图例功能有所帮助。