以最简单的方式在Matplotlib中向PyPlot添加图例

Question

  

TL; DR - ＆gt; 如何在Matplotlib的{​​{1}}中创建线图的图例而不创建任何额外的变量？

请考虑下面的图表脚本：

PyPlot

如您所见，这是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() matplotlib的基本用法。理想情况下，这会生成如下图：

我知道，没什么特别的。然而，目前尚不清楚在哪些数据被绘制在哪里（我试图绘制一些排序算法的数据，长度与时间的关系，我想确保人们知道哪一行是哪个）。因此，我需要一个图例，然后看一下下面的例子（from the official site）：

PyPlot

您将看到我需要创建一个额外的变量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) 。如何在不使用创建此额外变量并保留当前脚本的简单性的情况下为图表添加图例。

Answer 1

为每个plot()来电添加label=，然后拨打legend(loc='upper left')。

考虑这个样本：

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()

从本教程略微修改：http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Answer 2

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()

您可以在label=次调用中使用plt.plot()关键字，也可以将标签指定为legend中的元组或列表，如本工作示例所示：

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，我建议您使用

将其保存到变量ax

ax = plt.gca()

然后调用ax而不是plt.gca()。

Answer 3

这是一个帮助你的例子......

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()

Answer 4

带有图例的正弦和余弦曲线的简单图。

使用了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()

Answer 5

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。

Answer 6

您可以添加自定义图例documentation

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()

Answer 7

    # Dependencies
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #Set Axes
    # Set x axis to numerical value for month
    x_axis_data = np.arange(1,13,1)
    x_axis_data

    # Average weather temp
    points = [39, 42, 51, 62, 72, 82, 86, 84, 77, 65, 55, 44]

    # Plot the line
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.show()

    # Convert to Celsius C = (F-32) * 0.56
    points_C = [round((x-32) * 0.56,2) for x in points]
    points_C

    # Plot using Celsius
    plt.plot(x_axis_data, points_C)
    plt.show()

    # Plot both on the same chart
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.plot(x_axis_data, points_C)

    #Line colors
    plt.plot(x_axis_data, points, "-b", label="F")
    plt.plot(x_axis_data, points_C, "-r", label="C")

    #locate legend
    plt.legend(loc="upper left")
    plt.show()