以最简单的方式在Matplotlib中向PyPlot添加图例

Question

TL; DR - >如何在Matplotlib的PyPlot中创建线图的图例而不创建任何额外的变量？

请考虑下面的图表脚本：

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()

如你所见，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：

没什么特别的，我知道。然而，目前尚不清楚在哪些数据被绘制在哪里（我试图绘制一些排序算法的数据，长度与时间的关系，我想确保人们知道哪一行是哪个）。因此，我需要一个传奇，但是，看看下面的例子（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)

你会看到我需要创建一个额外的变量ax。如何在我的图形中添加图例，而无需创建此额外变量并保留当前脚本的简单性。

Answer 1

在你的每个label=调用中添加一个plot()，然后调用legend(loc='upper left')。

考虑这个样本：

import numpy as np
import pylab 
x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

pylab.plot(x, y1, '-b', label='sine')
pylab.plot(x, y2, '-r', label='cosine')
pylab.legend(loc='upper left')
pylab.ylim(-1.5, 2.0)
pylab.show()

从本教程略微修改：http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Answer 2

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

plt.gca().legend()

您可以在每个label=调用中使用plt.plot()关键字，或者将标签指定为legend中的元组或列表，如本工作示例所示：

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，如果您需要多次访问Axes实例，我建议将其保存到变量ax with

ax = plt.gca()

然后调用ax而不是plt.gca()。

Answer 3

这是一个帮助你的例子......

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()

Answer 4

带有图例的正弦和余弦曲线的简单绘图。

二手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()

Answer 5

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。