在Matplotlib中以尽可能简单的方式向PyPlot添加图例

如何在Matplotlib的PyPlot中为线形图创建图例而不创建任何额外的变量?

请考虑下面的绘图脚本:

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的一个非常基本的使用。这理想地生成如下图所示的图形:

没什么特别的，我知道。然而，目前还不清楚哪些数据被绘制在哪里(我试图绘制一些排序算法的数据，长度与所花费的时间的关系，我想确保人们知道哪一行是哪一行)。因此，我需要一个图例，然而，看看下面的例子(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)

你会发现我需要创建一个额外的变量ax。我如何添加一个图例到我的图形，而不必创建这个额外的变量，并保持我当前脚本的简单性?

当前回答

您可以使用plt.gca()访问Axes实例(ax)。在这种情况下，您可以使用

plt.gca().legend()

你可以通过在每个plt.plot()调用中使用label=关键字来做到这一点，或者通过将你的标签分配为图例中的元组或列表，如下面的工作示例所示:

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，如果需要多次访问Axes实例，我建议将它保存到变量ax with中

ax = plt.gca()

然后调用ax而不是plt。gca()。

2018-03-02 13:49:07

其他回答

您可以添加一个自定义图例文档

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()

2019-07-12 17:00:16

这里有一个例子来帮助你…

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()

2017-12-06 07:00:58

一个简单的正弦和余弦曲线的图例。

使用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()

2018-09-03 17:25:15

在plot()调用中添加label=，然后调用legend(loc='upper left')。

考虑以下示例(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()

本教程略有修改:http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

2013-10-01 21:00:59