TL;DR -> 如何在不创建任何额外变量的情况下为
的Matplotlib
中的折线图创建图例?PyPlot
请考虑以下绘图脚本:
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()
如您所见,这是
matplotlib
的 PyPlot
的一个非常基本的用法。这理想地生成如下图:
没什么特别的,我知道。然而,不清楚哪些数据被绘制在哪里(我正在尝试绘制一些排序算法的数据,长度与所花费的时间,我想确保人们知道哪条线是哪条线)。因此,我需要一个图例,但是,请看下面的示例(来自官方网站):
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)
你会看到我需要创建一个额外的变量
ax
。我怎样才能在我的图表中添加图例而不必创建这个额外的变量并保留我当前脚本的简单性?
为您的每个
label=
电话添加
plot()
,然后致电legend(loc='upper left')
。
考虑这个示例(使用 Python 3.8.0 测试):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, "-b", label="sine")
plt.plot(x, y2, "-r", label="cosine")
plt.legend(loc="upper left")
plt.ylim(-1.5, 2.0)
plt.show()
从本教程稍作修改:http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html
您可以使用
ax
访问 Axes 实例 (plt.gca()
)。在这种情况下,您可以使用
plt.gca().legend()
您可以通过在每个
label=
调用中使用 plt.plot()
关键字或通过在 legend
中将标签分配为元组或列表来执行此操作,如以下工作示例所示:
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()
但是,如果您需要多次访问 Axes 实例,我建议将其保存到变量
ax
with
ax = plt.gca()
然后调用
ax
而不是 plt.gca()
.
这里有一个例子可以帮助你......
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()
您可以添加自定义图例文档
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()
带有图例的正弦和余弦曲线的简单图。
二手
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()
为绘图调用中的每个参数添加标签,对应于它正在绘制的系列,即
label = "series 1"
然后只需将
Pyplot.legend()
添加到脚本底部,图例就会显示这些标签。