停止在图例中重复标签的matplotlib

Question

这是一个非常简单的例子：

xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x,color='b',label='xvalues')

plt.legend()

图例现在将在图例中将'xvalues'显示为蓝线4次。 有没有比以下更优雅的方法解决这个问题？

for i,x in enumerate(xvalues):
    if not i:
        plt.axvline(x,color='b',label='xvalues')
    else:
        plt.axvline(x,color='b')

Answer 1

legend将轴句柄和标签列表作为参数，默认为plt.gca().get_legend_handles_labels()。您可以在调用legend时删除重复的标签，例如：

from collections import OrderedDict
import matplotlib.pyplot as plt

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = OrderedDict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())

Answer 2

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
handle_list, label_list = [], []
for handle, label in zip(handles, labels):
    if label not in label_list:
        handle_list.append(handle)
        label_list.append(label)
plt.legend(handle_list, label_list)

Answer 3

我不知道这是否可以被考虑＆＃34;优雅＆＃34;，但您可以让您的标签变量在首次使用后设置为"_nolegend_"：

my_label = "xvalues"
xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_label)
    my_label = "_nolegend_"

plt.legend()

如果你需要放置几个标签，可以使用标签字典进行推广：

my_labels = {"x1" : "x1values", "x2" : "x2values"}
x1values = [1, 3, 5]
x2values = [2, 4, 6]

for x in x1values:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_labels["x1"])
    my_labels["x1"] = "_nolegend_"
for x in x2values:
    plt.axvline(x, color='r', label=my_labels["x2"])
    my_labels["x2"] = "_nolegend_"

plt.legend()

（答案受https://stackoverflow.com/a/19386045/1878788启发）

Answer 4

根据回答https://stackoverflow.com/a/13589144/9132798和https://stackoverflow.com/a/19386045/9132798 plt.gca().get_legend_handles_labels()[1]给出了一个名称列表，可以在循环绘图（label= name[i] if name[i] not in plt.gca().get_legend_handles_labels()[1] else ''）中检查标签是否已经在列表中。 对于给定的示例，此解决方案将如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x,color='b',\
    label= 'xvalues' if 'xvalues' \
            not in plt.gca().get_legend_handles_labels()[1] else '')

plt.legend()

比https://stackoverflow.com/a/13589144/9132798短得多，比https://stackoverflow.com/a/19386045/9132798更灵活，因为它可以单独用于任何类型的循环中的任何绘图函数。 但是，对于许多周期，它可能比https://stackoverflow.com/a/13589144/9132798慢。

Answer 5

问题-3D阵列

问题：Nov 2012，Oct 2013

import numpy as np
a = np.random.random((2, 100, 4))
b = np.random.random((2, 100, 4))
c = np.random.random((2, 100, 4))

解决方案-字典的唯一性

就我而言，_nolegend_（bli和DSM）将不起作用，label if i==0也将不起作用。 ecatmur的答案使用get_legend_handles_labels，并用collections.OrderedDict减少图例。 Fons演示了无需导入即可实现的功能。

为回答这些问题，我建议使用dict作为唯一标签。

# Step-by-step
ax = plt.gca()                      # Get the axes you need
a = ax.get_legend_handles_labels()  # a = [(h1 ... h2) (l1 ... l2)]  non unique
b = {l:h for h,l in zip(*a)}        # b = {l1:h1, l2:h2}             unique
c = [*zip(*b.items())]              # c = [(l1 l2) (h1 h2)]
d = c[::-1]                         # d = [(h1 h2) (l1 l2)]
plt.legend(*d)

或

plt.legend(*[*zip(*{l:h for h,l in zip(*ax.get_legend_handles_labels())}.items())][::-1])

可能比Matthew Bourque的解决方案更不清晰和令人难忘。 欢迎打高尔夫。

示例

import numpy as np
a = np.random.random((2, 100, 4))
b = np.random.random((2, 100, 4))

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(*a, 'C0', label='a')
ax.plot(*b, 'C1', label='b')

ax.legend(*[*zip(*{l:h for h,l in zip(*ax.get_legend_handles_labels())}.items())][::-1])
# ax.legend()   # Old,  ^ New

plt.show()