我有一个带有两个y轴的图，使用twinx()。我也给了线条标签，并想用legend()显示它们，但我只成功地获得了图例中一个轴的标签:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()
所以我只得到图例中第一个轴的标签，而不是第二个轴的标签“temp”。如何将第三个标签添加到图例中?
从matplotlib 2.1版本开始，您可以使用图形图例。我们可以创建一个图形图例，而不是ax.legend()，它使用斧头ax的句柄生成一个图例
fig.legend(loc="upper right")
它将收集图中所有子图的所有句柄。因为它是一个图形图例，所以它将被放置在图形的角落，loc参数是相对于图形的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc="upper right")
ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")
plt.show()
为了将图例放回坐标轴，需要提供bbox_to_anchor和bbox_transform。后者将是图例应驻留的轴的轴变换。前者可以是坐标轴坐标中给定的由loc定义的边的坐标。
fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)
目前提出的解决方案有一两个不便之处:
在绘图时需要单独收集句柄，例如lns1 = ax。plot(time, Swdown， '-'， label = 'Swdown')。在更新代码时，有忘记句柄的风险。
图例是为整个图形绘制的，而不是通过子图绘制的，如果你有多个子图，这可能是不可取的。
这个新的解决方案利用了Axes.get_legend_handles_labels()来收集主轴和双轴的现有句柄和标签。
自动收集手柄和标签
这个numpy操作将扫描所有与ax共享相同subplot区域的轴，包括ax并返回合并的句柄和标签:
hl = np.hstack([axis.get_legend_handles_labels()
for axis in ax.figure.axes
if axis.bbox.bounds == ax.bbox.bounds])
它可以用这样的方式来提供legend()参数:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(1, 200)
signals = [np.exp(-t/20) * np.cos(t*k) for k in (1, 2)]
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 3), layout='constrained')
axes = axes.flatten()
for i, (ax, signal) in enumerate(zip(axes, signals)):
# Plot as usual, no change to the code
ax.plot(t, signal, label=f'plotted on axes[{i}]', c='C0', lw=9, alpha=0.3)
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(t, signal, label=f'plotted on axes[{i}].twinx()', c='C1')
# The only specificity of the code is when plotting the legend
h, l = np.hstack([axis.get_legend_handles_labels()
for axis in ax.figure.axes
if axis.bbox.bounds == ax.bbox.bounds]).tolist()
ax2.legend(handles=h, labels=l, loc='upper right')
这里有另一种方法:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
pl_1, = ax.plot(time, Swdown, '-')
label_1 = 'Swdown'
pl_2, = ax.plot(time, Rn, '-')
label_2 = 'Rn'
ax2 = ax.twinx()
pl_3, = ax2.plot(time, temp, '-r')
label_3 = 'temp'
ax.legend([pl[enter image description here][1]_1, pl_2, pl_3], [label_1, label_2, label_3], loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()
在这里输入图像描述
您可以通过添加以下行轻松添加第二个图例:
ax2.legend(loc=0)
你会得到这个:
但是如果你想要所有的标签都在一个图例上，那么你应该这样做:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()
它会给你这个:
