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?
我发现下面的官方matplotlib示例使用host_subplot在一个图例中显示多个y轴和所有不同的标签。没有必要变通。目前为止我找到的最好的解决办法。
http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt
host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)
par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()
offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
axes=par2,
offset=(offset, 0))
par2.axis["right"].toggle(all=True)
host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)
host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")
p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")
par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)
host.legend()
plt.draw()
plt.show()
我发现下面的官方matplotlib示例使用host_subplot在一个图例中显示多个y轴和所有不同的标签。没有必要变通。目前为止我找到的最好的解决办法。
http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html
from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt
host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)
par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()
offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
axes=par2,
offset=(offset, 0))
par2.axis["right"].toggle(all=True)
host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)
host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")
p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")
par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)
host.legend()
plt.draw()
plt.show()
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')
准备
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax1 = plt.subplots( figsize=(15,6) )
Y1, Y2 = np.random.random((2,100))
ax2 = ax1.twinx()
内容
我很惊讶它没有显示到目前为止，但最简单的方法是手动收集它们到一个轴objs(躺在彼此的顶部)
l1 = ax1.plot( range(len(Y1)), Y1, label='Label 1' )
l2 = ax2.plot( range(len(Y2)), Y2, label='Label 2', color='orange' )
ax1.legend( handles=l1+l2 )
或者通过fig.legend()将它们自动收集到周围的图形中，并摆弄bbox_to_anchor参数:
ax1.plot( range(len(Y1)), Y1, label='Label 1' )
ax2.plot( range(len(Y2)), Y2, label='Label 2', color='orange' )
fig.legend( bbox_to_anchor=(.97, .97) )
终结
fig.tight_layout()
fig.savefig('stackoverflow.png', bbox_inches='tight')
