当比较两个不同的Y变量时，没有真正的方法可以知道哪个图表类型属于哪个Y轴。我需要一个图例，说明哪种图表类型属于哪个数据集。
在这个网站本身的帮助下，我已经能够使用不同的图表类型绘制不同的分类因子，但正如您所看到的，无法分辨哪个图表类型属于哪个因子/变量
这是数据表（tm_daily_df）和当前代码
report_date shift UTL_R Head_Count
0 2019-03-17 A 0.669107 39
1 2019-03-18 A 0.602197 69
2 2019-03-19 A 0.568741 72
3 2019-03-20 A 0.552013 78
4 2019-03-21 A 0.585469 57
5 2019-03-22 A 0.635652 61
6 2019-03-23 A 0.602197 51
7 2019-03-17 1 0.828020 16
8 2019-03-17 2 0.585469 8
9 2019-03-17 3 0.526922 15
10 2019-03-18 1 0.618924 30
11 2019-03-18 2 0.610560 20
12 2019-03-18 3 0.577105 19
13 2019-03-19 1 0.610560 28
14 2019-03-19 2 0.602197 26
15 2019-03-19 3 0.468375 18
16 2019-03-20 1 0.543650 33
17 2019-03-20 2 0.552013 26
18 2019-03-20 3 0.552013 19
19 2019-03-21 1 0.577105 22
20 2019-03-21 2 0.585469 19
21 2019-03-21 3 0.602197 16
22 2019-03-22 1 0.593833 26
23 2019-03-22 2 0.685835 20
24 2019-03-22 3 0.635652 15
25 2019-03-23 1 0.577105 23
26 2019-03-23 2 0.627288 16
27 2019-03-23 3 0.602197 12
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,6))
g = sns.lineplot(x='report_date', y='UTL_R', data=tm_daily_df, ax=ax, hue = 'shift', legend = None,
marker='o', markersize=10)
ax2 = ax.twinx()
g = sns.barplot(x='report_date', y='Head_Count', data=tm_daily_df, ax=ax2, hue='shift',alpha=.5)
ax.set_title('Utilization Ratio vs HeadCount')
plt.show()
我想有一个图例说明哪种图表类型属于哪个数据集。在这种情况下，会出现一个辅助图例，它在单词“Head_Count”旁边显示一行和单词“UTL_R”和一个正方形（或代表条形图的任何东西）。我也对可以定义应用图表类型的任何其他想法持开放态度。请记住，此图是众多变量中的众多变量之一，它不是单个实例。
如果不可能，我可以将图像/小表放入图中吗？
tl;底部是博士
我最近还需要在一个项目上实现两个传说。我的代码是这样的：
def plot_my_data(ax, local_zerog, local_oneg, local_maxg):
# local_zerog list looks like: [local_zerog_dcmdcl_names, local_zerog_dcmdcl_values, local_zerog_time2double_names, local_zerog_time2double_values]
# the others are structured the same way as well
mpl.rcParams["lines.markersize"] = 7
dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
ax.scatter(local_oneg[0], local_oneg[1], label="One G", facecolors='none', edgecolors='g')
ax.scatter(local_maxg[0], local_maxg[1], label="Max G", facecolors='none', edgecolors='r')
ax.tick_params(axis="x", direction="in", top=False, labeltop=False, labelbottom=True)
ax.tick_params(axis="y", direction="in", right=True)
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=90, horizontalalignment='center')
legend1 = ax.legend(loc=1)
time2double = ax.scatter(local_zerog[2], local_zerog[3], label='Zero G', marker='s', color='b') #time2double
ax.scatter(local_oneg[2], local_oneg[3], label="One G", marker='s', color='g')
ax.scatter(local_maxg[2], local_maxg[3], label="Max G", marker='s', color='r')
ax.plot(local_oneg[0], [0 for _ in local_oneg[0]], color='k') # line at 0
ax.plot(local_oneg[2], [0 for _ in local_oneg[2]], color='k')
ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)
plt.gca().add_artist(legend1)
我基本上有6组数据：dcmdcl为3，time2double为3。每个都有不同的颜色/形状，所以基本上我绘制了线条中的所有一个形状
dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
ax.scatter(local_oneg[0], local_oneg[1], label="One G", facecolors='none', edgecolors='g')
ax.scatter(local_maxg[0], local_maxg[1], label="Max G", facecolors='none', edgecolors='r')
ax.tick_params(axis="x", direction="in", top=False, labeltop=False, labelbottom=True)
ax.tick_params(axis="y", direction="in", right=True)
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=90, horizontalalignment='center')
legend1 = ax.legend(loc=1)
最后一行根据我指定的各种标签生成图例。现在要区分我采取一个dcmdcl和一个time2double的形状，并创造了另一个传奇。相关代码是：
dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
time2double = ax.scatter(local_zerog[2], local_zerog[3], label='Zero G', marker='s', color='b') #time2double
ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)
我基本上将它提供给两个特定的实例，并告诉它从这些信息创建另一个图例并将其放在另一个位置。
看起来您已经拥有了其中一个数据集所需的图例，所以现在您基本上需要运行：
legend1 = ax.legend(['put a series of items you want to describe here'], ['put how you would like to title them (needs to be in same order as previous list)'], loc=2)
plt.gca().add_artist(legend1)
我认为这里的订单可能很重要（我不记得从什么时候开始），但是如果你发现我的订单是：
legend1 = ax.legend(loc=1)制作一个传奇（还没有绘制，只是一个变量）ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)（注意这次没有分配给变量）plt.gca().add_artist(legend1)现在我使用之前制作的变量通过add_artist()绘制它我的代码生成传递给我上面函数的每个ax：
fig = plt.figure(figsize=(15, 15))
ax = fig.add_subplot(1, 3, 1)
zerog, oneg, maxg = build_plot_data(lower_mach)
plot_my_data(ax, zerog, oneg, maxg)
ax.set_title("Mach < .7")