TL;DR ->如何在
Matplotlib
'sPyPlot
中为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()
正如你所看到的,这是对matplotlib
'的PyPlot
的一个非常基本的使用。理想情况下,这可以生成如下图所示的图形。
没什么特别的,我知道。然而,它并不清楚什么数据被绘制在哪里(我试图绘制一些排序算法的数据,长度与所需时间的对比,我想确保人们知道哪条线是什么)。因此,我需要一个图例,但是,看看下面的例子(来自官方网站)。
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)
你会发现,我需要创建一个额外的变量ax
。我怎样才能在我的图形中添加一个图例,而不需要创建这个额外的变量,并保留我当前脚本的简单性。
在你的每个plot()
调用中添加一个label=
,然后再调用legend(loc='upper left')
。
考虑一下这个例子(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()
![在此输入图片描述][1] 。 根据本教程稍作修改:http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html
这里有一个例子可以帮助你。
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()
在你的绘图调用中为每个参数添加标签,与它要绘制的系列相对应,例如,label = "系列1"
。
然后简单地将Pyplot.legend()
添加到脚本的底部,图例将显示这些标签。