那这个呢（this answer）。

import matplotlib.pyplot as plt

def sci_notation(number: float, n_decimals: int = 2) -> str:
    sci_notation = f"{number:e}"
    decimal_part, exponent = sci_notation.split("e")
    decimal_part = float(decimal_part)
    exponent = int(exponent)

    if decimal_part == 1.0:
        return f"$10^{exponent}$"
    else:
        return f"{decimal_part:.{n_decimals}f}x$10^{exponent}$"

K = [1e3, 1.323423e4]
plt.plot([], [], "o", label=f"Simulation ($K_L$={sci_notation(K[0])})")
plt.plot([], [], "o", label=f"Simulation ($K_L$={sci_notation(K[1])})")
plt.legend()
plt.show()

字符串

的数据

如果您的图例是硬编码的，则可以执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

K = [1e3,1e4]  # hardcoded legend
x = np.random.rand(100)
y1 = np.random.rand(100)

plt.plot(
  x[:len(y1)],
  y1,
  'o',
  label=f'Simulation ($K_L$=$10^{int(np.log10(K[0]))}$)'
)
plt.legend()

字符串
这里你的K的log10被手动放入指数中（上标）。
此外，还有一个scinot包，它可能有助于您更灵活地格式化

import scinot as sn
a=1.7e-2
print(scinot.format(a))

1.7 × 10⁻²

型