Добавление легенды в PyPlot в Matplotlib самым простым способом

TL; DR → Как создать легенду для линейного графика в Matplotlib PyPlot без каких-либо дополнительных переменных?

Рассмотрим графику script ниже:

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()

Как вы можете видеть, это очень простое использование Matplotlib PyPlot. Это идеально генерирует граф, подобный приведенному ниже:

Ничего особенного, я знаю. Тем не менее, неясно, какие данные строятся там (я пытаюсь построить данные некоторых алгоритмов сортировки, длину и время, и я хотел бы убедиться, что люди знают, какая строка есть). Таким образом, мне нужна легенда, однако, взглянув на следующий пример ниже (с официального сайта):

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)

Вы увидите, что мне нужно создать дополнительную переменную ax. Как добавить легенду на мой график, не создавая эту дополнительную переменную и сохраняя простоту моего текущего script.

Ответ 1

Добавьте label= к каждому из вызовов plot(), а затем вызовите legend(loc='upper left').

Рассмотрим этот пример:

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()

Немного изменен из этого урока: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Ответ 2

Вы можете получить доступ к экземпляру Axes (ax) с помощью plt.gca(). В этом случае вы можете использовать

plt.gca().legend()

Вы можете сделать это либо используя ключевое слово label= в каждом из ваших plt.plot() либо назначив свои метки в виде кортежа или списка в legend, как в этом рабочем примере:

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()

Однако, если вам нужно получить доступ к экземпляру Axes более одного раза, я рекомендую сохранить его в переменной ax с

ax = plt.gca()

и затем вызывая ax вместо plt.gca().

Ответ 3

Вот пример, чтобы помочь вам...

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()

Ответ 4

Простой сюжет для кривых синуса и косинуса с легендой.

Используется 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()

Ответ 5

Добавьте метки к каждому аргументу в вашем графическом вызове, соответствующем серии, в которой он отображается, т.е. label = "series 1"

Затем просто добавьте Pyplot.legend() в конец вашего script, и легенда отобразит эти метки.

Ответ 6

Вы можете добавить пользовательскую легенду документации

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()