Добавление легенды в PyPlot в Matplotlib самым простым способом
TL; DR → Как создать легенду для линейного графика в Matplotlib
PyPlot
без каких-либо дополнительных переменных?
Рассмотрим графику script ниже:
if __name__ == '__main__':
PyPlot.plot(total_lengths, sort_times_bubble, 'b-',
total_lengths, sort_times_ins, 'r-',
total_lengths, sort_times_merge_r, 'g+',
total_lengths, sort_times_merge_i, 'p-', )
PyPlot.title("Combined Statistics")
PyPlot.xlabel("Length of list (number)")
PyPlot.ylabel("Time taken (seconds)")
PyPlot.show()
Как вы можете видеть, это очень простое использование Matplotlib
PyPlot
. Это идеально генерирует граф, подобный приведенному ниже:
![Graph]()
Ничего особенного, я знаю. Тем не менее, неясно, какие данные строятся там (я пытаюсь построить данные некоторых алгоритмов сортировки, длину и время, и я хотел бы убедиться, что люди знают, какая строка есть). Таким образом, мне нужна легенда, однако, взглянув на следующий пример ниже (с официального сайта):
ax = subplot(1,1,1)
p1, = ax.plot([1,2,3], label="line 1")
p2, = ax.plot([3,2,1], label="line 2")
p3, = ax.plot([2,3,1], label="line 3")
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
# reverse the order
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])
# or sort them by labels
import operator
hl = sorted(zip(handles, labels),
key=operator.itemgetter(1))
handles2, labels2 = zip(*hl)
ax.legend(handles2, labels2)
Вы увидите, что мне нужно создать дополнительную переменную ax
. Как добавить легенду на мой график, не создавая эту дополнительную переменную и сохраняя простоту моего текущего script.
Ответы
Ответ 1
Добавьте label=
к каждому из вызовов plot()
, а затем вызовите legend(loc='upper left')
.
Рассмотрим этот пример:
import numpy as np
import pylab
x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
pylab.plot(x, y1, '-b', label='sine')
pylab.plot(x, y2, '-r', label='cosine')
pylab.legend(loc='upper left')
pylab.ylim(-1.5, 2.0)
pylab.show()
Немного изменен из этого урока: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html
Ответ 2
Вы можете получить доступ к экземпляру Axes (ax
) с помощью plt.gca()
. В этом случае вы можете использовать
plt.gca().legend()
Вы можете сделать это либо используя ключевое слово label=
в каждом из ваших plt.plot()
либо назначив свои метки в виде кортежа или списка в legend
, как в этом рабочем примере:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-0.75,1,100)
y0 = np.exp(2 + 3*x - 7*x**3)
y1 = 7-4*np.sin(4*x)
plt.plot(x,y0,x,y1)
plt.gca().legend(('y0','y1'))
plt.show()
![pltGcaLegend]()
Однако, если вам нужно получить доступ к экземпляру Axes более одного раза, я рекомендую сохранить его в переменной ax
с
ax = plt.gca()
и затем вызывая ax
вместо plt.gca()
.
Ответ 3
Вот пример, чтобы помочь вам...
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('ADR vs Rating (CS:GO)')
ax.scatter(x=data[:,0],y=data[:,1],label='Data')
plt.plot(data[:,0], m*data[:,0] + b,color='red',label='Our Fitting
Line')
ax.set_xlabel('ADR')
ax.set_ylabel('Rating')
ax.legend(loc='best')
plt.show()
![enter image description here]()
Ответ 4
Простой сюжет для кривых синуса и косинуса с легендой.
Используется matplotlib.pyplot
import math
import matplotlib.pyplot as plt
x=[]
for i in range(-314,314):
x.append(i/100)
ysin=[math.sin(i) for i in x]
ycos=[math.cos(i) for i in x]
plt.plot(x,ysin,label='sin(x)') #specify label for the corresponding curve
plt.plot(x,ycos,label='cos(x)')
plt.xticks([-3.14,-1.57,0,1.57,3.14],['-$\pi$','-$\pi$/2',0,'$\pi$/2','$\pi$'])
plt.legend()
plt.show()
![Sin and Cosine plots (click to view image)]()
Ответ 5
Добавьте метки к каждому аргументу в вашем графическом вызове, соответствующем серии, в которой он отображается, т.е. label = "series 1"
Затем просто добавьте Pyplot.legend()
в конец вашего script, и легенда отобразит эти метки.
Ответ 6
Вы можете добавить пользовательскую легенду документации
first = [1, 2, 4, 5, 4]
second = [3, 4, 2, 2, 3]
plt.plot(first,'g--', second, 'r--')
plt.legend(['First List','Second List'], loc='upper left')
plt.show()
![enter image description here]()