Установка фиксированного размера для точек в легенде

Ответ 1

Я просмотрел исходный код matplotlib. Плохая новость заключается в том, что не существует простого способа установить равные размеры точек в легенде. Это особенно сложно с диаграммами рассеяния (неправильно: см. Обновление ниже). Существуют две альтернативы:

• Измените код maplotlib
• Добавить преобразование в объекты PathCollection, представляющие точки на изображении. Преобразование (масштабирование) должно учитывать исходный размер.

Ни один из них не очень приятен, хотя # 1, кажется, проще. В этом отношении особенно важны графики scatter.

Однако у меня есть хак, который, вероятно, вам нужен:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def rand_data():
    return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))

# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
x2, y2 = [rand_data() for i in range(2)]

plt.figure()
plt.plot(x1, y1, 'o', label='first', markersize=np.sqrt(20.), c='b')
plt.plot(x2, y2, 'o', label='second', markersize=np.sqrt(35.), c='r')
# Plot legend.
lgnd = plt.legend(loc="lower left", numpoints=1, fontsize=10)

#change the marker size manually for both lines
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(6)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(6)
plt.show()

Это дает:

Кажется, что вы хотели.

Изменения:

• scatter изменен на plot, который изменяет масштаб маркера (следовательно, sqrt) и делает невозможным использование изменяемого размера маркера (если это было предназначено).
• размер маркера вручную изменился на 6 пунктов для обоих маркеров в легенде

Как вы можете видеть, это использует скрытые свойства подчеркивания (_legmarker) и является ошибкой-уродливым. Он может сломаться при любом обновлении в matplotlib.

Обновление

Хаа, я нашел его. Лучше взломать:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def rand_data():
    return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))

# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
x2, y2 = [rand_data() for i in range(2)]

plt.figure()
plt.scatter(x1, y1, marker='o', label='first', s=20., c='b')
plt.scatter(x2, y2, marker='o', label='second', s=35., c='r')
# Plot legend.
lgnd = plt.legend(loc="lower left", scatterpoints=1, fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._sizes = [30]
lgnd.legendHandles[1]._sizes = [30]
plt.show()

Теперь _sizes (другое свойство подчеркивания) делает трюк. Не нужно прикасаться к источнику, хотя это довольно хак. Но теперь вы можете использовать все scatter.

Ответ 2

Аналогично ответу, если вы хотите, чтобы все маркеры имели одинаковый размер:

lgnd = plt.legend(loc="lower left", scatterpoints=1, fontsize=10)
for handle in lgnd.legendHandles:
    handle.set_sizes([6.0])

С MatPlotlib 2.0.0

Ответ 3

У меня не было большого успеха при использовании решения @DrV, хотя, возможно, мой вариант использования уникален. Из-за плотности точек я использую наименьший размер маркера, т.е. plt.plot(x, y, '.', ms=1, ...), и хочу, чтобы символы легенды были больше.

Я следовал рекомендации, которую нашел на форумах matplotlib:

1. построить данные (без меток)
2. предел записи по осям (xlimits = plt.xlim())
3. отображать поддельные данные вдали от реальных данных, используя цвета и размеры символов, соответствующие легенде
4. восстановить пределы осей (plt.xlim(xlimits))
5. создать легенду

Вот как это оказалось (для этого точки на самом деле менее важны, чем линии):

Надеюсь, это поможет кому-то еще.

Ответ 4

Просто еще одна альтернатива здесь. Это имеет то преимущество, что он не будет использовать какие-либо "частные" методы и работает даже с другими объектами, отличными от рассеивателей, присутствующих в легенде. Ключ заключается в том, чтобы отобразить разброс PathCollection на HandlerPathCollection с установленной на него функцией обновления.

def update(handle, orig):
    handle.update_from(orig)
    handle.set_sizes([64])

plt.legend(handler_map={PathCollection : HandlerPathCollection(update_func=update)})

Полный пример кода:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(42)
from matplotlib.collections import PathCollection
from matplotlib.legend_handler import HandlerPathCollection, HandlerLine2D

colors = ["limegreen", "crimson", "indigo"]
markers = ["o", "s", r"$\clubsuit$"]
labels = ["ABC", "DEF", "XYZ"]
plt.plot(np.linspace(0,1,8), np.random.rand(8), marker="o", markersize=22, label="A line")
for i,(c,m,l) in enumerate(zip(colors,markers,labels)):
    plt.scatter(np.random.rand(8),np.random.rand(8), 
                c=c, marker=m, s=10+np.exp(i*2.9), label=l)

def updatescatter(handle, orig):
    handle.update_from(orig)
    handle.set_sizes([64])

def updateline(handle, orig):
    handle.update_from(orig)
    handle.set_markersize(8)

plt.legend(handler_map={PathCollection : HandlerPathCollection(update_func=updatescatter),
                        plt.Line2D : HandlerLine2D(update_func = updateline)})

plt.show()

Ответ 5

Вы можете создать объект Line2D, который будет напоминать выбранные вами маркеры, за исключением другого размера маркера по вашему выбору, и использовать его для создания легенды. Это хорошо, потому что не требует размещения объекта на ваших осях (потенциально может вызвать событие изменения размера) и не требует использования каких-либо скрытых атрибутов. Единственным недостатком является то, что вы должны явно создавать легенду из списков объектов и меток, но это хорошо документированная функция matplotlib, поэтому ее использование довольно безопасно.

from matplotlib.lines import Line2D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def rand_data():
    return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))

# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
x2, y2 = [rand_data() for i in range(2)]

plt.figure()
plt.scatter(x1, y1, marker='o', label='first', s=20., c='b')
plt.scatter(x2, y2, marker='o', label='second', s=35., c='r')

# Create dummy Line2D objects for legend
h1 = Line2D([0], [0], marker='o', markersize=np.sqrt(20), color='b', linestyle='None')
h2 = Line2D([0], [0], marker='o', markersize=np.sqrt(20), color='r', linestyle='None')

# Set axes limits
plt.gca().set_xlim(-0.2, 1.2)
plt.gca().set_ylim(-0.2, 1.2)

# Plot legend.
plt.legend([h1, h2], ['first', 'second'], loc="lower left", markerscale=2,
           scatterpoints=1, fontsize=10)
plt.show()