import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np'''legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构.'''x = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*x + 1y2 = x**2plt.figure()#set x limitsplt.xlim((-1, 2))plt.ylim((-2, 3))# set new sticksnew_sticks = np.linspace(-1, 2, 5)plt.xticks(new_sticks)# set tick labelsplt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],           [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])# set line sylesl1, = plt.plot(x, y1, label='linear line')l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')#lable 就是显示的名字# legend将要显示的信息来自于上面代码中的 label. 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例.plt.legend(loc='upper right')#所谓的图例就是标识出来线段的lable  legend means 图例# 如果想单独修改之前的label信息，给不同类型的线条设置图例的信息，我们可以在legend输入更多的参数# 如果以下面的这种形式添加legend，我们需要担保，在上面的代码中用了l1和l2分别把他们存储了起来，# 注意这里l1，l2要用逗号来结尾，因为plt.plot()返回的是一个列表plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['up','down'],loc='best')plt.show()#其中loc的参数有很多，'best'表示自动分配最佳的位置

 l1 = plt.plot(x,y1,lable='linear line')  表示l1是一条线，x，y参数确定，lable表示这个线在figure里面的名称

plt.legend(loc='upper right') #plt的图例放置的位置在loc参数中

plt.legend(handles=[l1,l2],lables=['up','down'],loc='best')在此代码中把l1，l2的图例调下位置，loc的参数有很多best表示的是自动调整到最佳的位置