以最简单的方式在 Matplotlib 中的 PyPlot 中添加图例
TL;DR -> 如何在 Matplotlib 的 PyPlot 中为折线图创建图例而不创建任何额外的变量？
请考虑下面的图形脚本：
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 的一个非常基本的用法。理想情况下，这会生成如下图：
https://i.stack.imgur.com/sRcuY.png
没什么特别的，我知道。但是，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，长度与所用时间的关系，我想确保人们知道哪条线是哪条线）。因此，我需要一个图例，但请看下面的示例（from the official site）：
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)
您会看到我需要创建一个额外的变量 ax。如何在我的图表中添加图例 而不必创建这个额外的变量并保持我当前脚本的简单性？
matplotlib，所以我想让事情尽可能简单。此外，如果您查看 Rob 的答案，它比网站上显示的示例要简单得多。我希望这会有所帮助。
import matplotlib.pyplot as plt 而不是 PyPlot
将 label= 添加到您的每个 plot() 调用中，然后调用 legend(loc='upper left')。
考虑这个示例（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()
https://i.stack.imgur.com/GyMXH.png
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()
您可以通过在每个 plt.plot() 调用中使用 label= 关键字或将标签分配为 legend 中的元组或列表来执行此操作，如以下工作示例所示：
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()
https://i.stack.imgur.com/GQEYM.png
但是，如果您需要多次访问 Axes 实例，我建议您将其保存到变量 ax 中
ax = plt.gca()
然后调用 ax 而不是 plt.gca()。
这是一个可以帮助您的示例...
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()
https://i.stack.imgur.com/jPnzz.png
带有图例的正弦和余弦曲线的简单图。
用过的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()
https://i.stack.imgur.com/pJLtk.png
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()
https://i.stack.imgur.com/ChnWQ.png
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。
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plt.legend(loc='upper left')也有效，其中plt来自import matplotlib.pyplot as plt。plt.legend()调用需要 在plt.plot(label="lab1")之后plt.legend：plt.legend(['First Label', 'Second Label'])