在python中采用plt.text形式描点绘图时，怎么通过legend添加图例？

'best': 0, # only implemented for axes legends

'upper right': 1,

'upper left': 2,

'lower left': 3,

'lower right': 4,

'right':5,

'center left': 6,

'center right': 7,

'lower center': 8,

'upper center': 9,

'center': 10,

可以通过使用布局类实例的layout属性来设置画布中图表的布局。

图表可以放置在其容器中。 x 和 y 调整位置， w 和 h 调整大小。单位是容器的比例。图表不能放置在其容器之外，并且宽度和高度是主要限制：如果 x + w >1 , 则 x = 1 - w。

x是从左到右的水平位置

y是从顶部开始的垂直位置

h是图表相对于其容器的高度

w是盒子的宽度

除了大小和位置之外，相关属性的模式还可以设置为 factor 或 edge ，默认值是 factor 。

可以将layoutTarget设置为 outer 或 inner 。默认值为 outer 。

图例的位置可以通过设置它的位置进行控制 r , l , t , b 和 tr 分别控制右， 左， 顶部，底部。默认值为 r 。

或应用手动布局

整个数据系列和单个数据点可以通过 graphicalProperties 广泛地设置样式。把事情做好可能需要一些时间。

仪表图组合了一个饼图和一个环形图去创建一个"仪表"。第一个图表时包含四个切片的环形图，前三个切片与仪表的颜色相对应，第二个切片对应仪表的颜色。第四部分是甜甜圈的一半，不可见。

添加了包含三个切片的饼图。第一个和第三个切片是不可见的，因此第二个切片可以充当仪表上的指针。

使用数据系列中各个数据点的图形属性来完成效果。

图表工作表是一个只包含图表的特殊工作表。图表的所有数据必须在不同的工作表上。

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会d出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。

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