如何在同一个图表上放置两个不同的图例

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我有一个图,其中不同的颜色用于不同的参数,不同的线条样式用于不同的算法。目的是比较使用相似参数执行的不同算法的结果。这意味着我总共使用了 4 种不同的颜色和 3 种不同的线条样式,在同一张图表上总共使用了 12 个图。

我实际上是根据颜色构建图例,将每种颜色与相应的参数相关联。现在我想在同一个图表上显示第二个图例,其中包含每种线条样式的含义。有可能实现吗?怎么办?

这是我的代码的实际样子:

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = cycle(c)
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    pyplot.plot(d1, '-', color=c, label="d1")
    pyplot.plot(d1, '--', color=c)
    pyplot.plot(d2, '.-', color=c)

pyplot.legend()
python matplotlib legend
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matplotlib 文档中有一个关于该主题的部分

这是您的具体示例的代码:

import itertools
from matplotlib import pyplot

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    l1, = pyplot.plot(d1, '-', color=c)
    l2, = pyplot.plot(d2, '--', color=c)
    l3, = pyplot.plot(d3, '.-', color=c)

    plot_lines.append([l1, l2, l3])

legend1 = pyplot.legend(plot_lines[0], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
pyplot.legend([l[0] for l in plot_lines], parameters, loc=4)
pyplot.gca().add_artist(legend1)

这是其输出的示例: Plot with 2 legends, per-param and per-algo


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这也是一种更“实际”的方法(即与任何图形轴明确交互):

import itertools
from matplotlib import pyplot

fig, axes = plt.subplot(1,1)

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    c = next(cc)
    axes.plot(d1, '-', color=c)
    axes.plot(d2, '--', color=c)
    axes.plot(d3, '.-', color=c)

# In total 3x3 lines have been plotted
lines = axes.get_lines()
legend1 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,1,2]], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
legend2 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,3,6]], parameters, loc=4)
axes.add_artist(legend1)
axes.add_artist(legend2)

我喜欢这种编写方式,因为它允许以一种不太晦涩的方式使用不同的轴。您可以首先创建一组图例,然后使用“add_artist”方法将它们添加到您想要的轴。另外,我从 matplotlib 开始,至少对我来说,当对象明确时更容易理解脚本。

注意:请小心,您的图例在显示/保存时可能会被切断。要解决此问题,请使用axes.set_position([left, Bottom, width, length])方法相对于图形大小缩小子图并使图例出现。


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使用双鬼轴怎么样?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

colors = ['b', 'r', 'g', ]
styles = ['-', '--', '-.']

for cc, col in enumerate(colors):
    for ss, sty in enumerate(styles):
        print(cc, ss)
        ax.plot([0, 1], [cc, ss], c=colors[cc], ls=styles[ss])

for cc, col in enumerate(colors):
    ax.plot(np.NaN, np.NaN, c=colors[cc], label=col)

ax2 = ax.twinx()
for ss, sty in enumerate(styles):
    ax2.plot(np.NaN, np.NaN, ls=styles[ss],
             label='style ' + str(ss), c='black')
ax2.get_yaxis().set_visible(False)

ax.legend(loc=1)
ax2.legend(loc=3)

plt.show()


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您还可以使用

line.get_label()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
parameters = [1,2,3,4]
for p in parameters:

  color = colors[parameters.index(p)]
  plt.plot([1,10],[1,p], '-', c=color, label='auto label '+str(p))

lines = plt.gca().get_lines()
include = [0,1]
legend1 = plt.legend([lines[i] for i in include],[lines[i].get_label() for i in include], loc=1)
legend2 = plt.legend([lines[i] for i in [2,3]],['manual label 3','manual label 4'], loc=4)
plt.gca().add_artist(legend1)
plt.show()

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