Question

我正在for循环中绘制许多数据集。集的数量和集的大小在绘制时没有任何问题。当我尝试添加图例时，事情变得很有趣。我得到一个图例，但我只得到第一个显示数百次的标签！我有一个带有887点的数据集，我得到了887个图例条目。Here is the plot I get

您可以在此处访问.py和.xlsx文件： https://drive.google.com/drive/folders/1QCVw2yqIHexNCvgz4QQfJQDGYql1hGW8?usp=sharing

这是生成绘图的代码。

# Temperature Data plotting 
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#initialize figure
plt.figure(figsize=(11,8))
Color = 'C'
Marks = '*','o','+','x','s','d','.'
nm = len(Marks)
q = 0 # Marks counter
c = 0 # color counter
for k in range(0,nt):
    style = 'C' + str(c) + Marks[q]
    test = 'T' + str(k)
    plt.plot([t+t_adjust[k]],[Temps[:,k]],style,label=test)
    #, label = 'test'
    c += 1
    if(c==6):
        c = 9
    if(c==10):
        c = 0
        q += 1
    if(k > nt-10):
        q = nm - 1
# Formatting Figure
#names = '1','2','3','4','5'
#name1 = '1'
#pylab.legend([name1])
#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())      
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
# x axis limits, in seconds
plt.xlim(0,60)
plt.xlabel('t (s)')
plt.ylabel('T (deg C)')
FigTitle = (oper_name + '; ' + str(pres_val) + pres_unit + '; d=' +
    str(diam_val) + diam_unit + '; H=' + str(dist_val) + dist_unit)
plt.title(FigTitle)
# End Temperature Data Plotting     
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我有14组数据，每组887分。显然有超过14个图例条目。不知道为什么它以某种方式引用数据的长度或其他东西。我找到了这个（下面的代码）来查找句柄和标签，但是我需要为它们分配每个数据集的样式名称，而不是为数据长度分配第一个样式名称。

#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 1

不用看数据就不用说了，但是您总是可以像这样手动控制图例中的内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0., 2*np.pi, 101, endpoint=True)

lns = []
for i in range(1, 10):
    for j in range(10):
        ln = plt.plot(x, j*np.sin(x/i), label="series i={:d}".format(i))

    lns += ln # note plt.plot returns a list of entities

plt.legend(lns, [l.get_label() for l in lns], loc="best")
plt.show()

图例条目的数量等于数据集的大小

1 个答案: