Я рисую один и тот же тип информации, но для разных стран, с несколькими подзаголовками с matplotlib. То есть, у меня 9 графиков в сетке 3x3, все они одинаковы для строк (разумеется, разные значения для каждой строки).
Однако я не понял, как поставить одну легенду (так как все 9 подзаголовков имеют одинаковые строки) на рисунке только один раз.
Как это сделать?
figlegend может быть тем, что вы ищете: http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.figlegend
Пример здесь: http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/figlegend_demo.html
Другой пример:
plt.figlegend( lines, labels, loc = 'lower center', ncol=5, labelspacing=0. )
или
fig.legend( lines, labels, loc = (0.5, 0), ncol=5 )
Существует также хорошая функция get_legend_handles_labels(), которую вы можете вызывать на последней оси (если вы перебираете их), которая собирала бы все, что вам нужно, из аргументов label=:
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
fig.legend(handles, labels, loc='upper center')
Вам просто нужно попросить легенду один раз, вне вашей петли.
Например, в этом случае у меня есть 4 подзаголовка с одинаковыми строками и одна легенда.
from matplotlib.pyplot import *
ficheiros = ['120318.nc', '120319.nc', '120320.nc', '120321.nc']
fig = figure()
fig.suptitle('concentration profile analysis')
for a in range(len(ficheiros)):
# dados is here defined
level = dados.variables['level'][:]
ax = fig.add_subplot(2,2,a+1)
xticks(range(8), ['0h','3h','6h','9h','12h','15h','18h','21h'])
ax.set_xlabel('time (hours)')
ax.set_ylabel('CONC ($\mu g. m^{-3}$)')
for index in range(len(level)):
conc = dados.variables['CONC'][4:12,index] * 1e9
ax.plot(conc,label=str(level[index])+'m')
dados.close()
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 0), loc='lower left', borderaxespad=0.)
# it will place the legend on the outer right-hand side of the last axes
show()
Для автоматического позиционирования одной легенды в figure со многими осями, как и при использовании subplots(), следующее решение работает очень хорошо:
plt.legend( lines, labels, loc = 'lower center', bbox_to_anchor = (0,-0.1,1,1),
bbox_transform = plt.gcf().transFigure )
С bbox_to_anchor и bbox_transform=plt.gcf().transFigure вы определяете новый ограничивающий прямоугольник размера вашего figure как ссылку для loc. Использование (0,-0.1,1,1) перемещает эту коробку боулинга немного вниз, чтобы предотвратить нанесение легенды другим художникам.
OBS: используйте это решение ПОСЛЕ использования fig.set_size_inches() и ПЕРЕД тем, как вы используете fig.tight_layout()
Я заметил, что при отсутствии ответа отображается изображение с одной легендой, ссылающейся на множество кривых на разных участках, поэтому я должен показать вам одну..., чтобы заинтересовать вас...
Теперь вы хотите посмотреть код, не так ли?
from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt
# Calling the axes.prop_cycle returns an itertoools.cycle
color_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']()
# I need some curves to plot
x = linspace(0, 1, 51)
f1 = x*(1-x) ; lab1 = 'x - x x'
f2 = 0.25-f1 ; lab2 = '1/4 - x + x x'
f3 = x*x*(1-x) ; lab3 = 'x x - x x x'
f4 = 0.25-f3 ; lab4 = '1/4 - x x + x x x'
# let plot our curves (note the use of color cycle, otherwise the curves colors in
# the two subplots will be repeated and a single legend becomes difficult to read)
fig, (a13, a24) = plt.subplots(2)
a13.plot(x, f1, label=lab1, **next(color_cycle))
a13.plot(x, f3, label=lab3, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f2, label=lab2, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f4, label=lab4, **next(color_cycle))
# so far so good, now the trick
lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]
# finally we invoke the legend (that you probably would like to customize...)
fig.legend(lines, labels)
plt.show()
Две строки
lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]
заслуживает объяснения - для этой цели я вложил сложную часть в функцию, всего 4 строки кода, но сильно прокомментировал
def fig_legend(fig, **kwdargs):
# generate a sequence of tuples, each contains
# - a list of handles (lohand) and
# - a list of labels (lolbl)
tuples_lohand_lolbl = (ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes)
# e.g. a figure with two axes, ax0 with two curves, ax1 with one curve
# yields: ([ax0h0, ax0h1], [ax0l0, ax0l1]) and ([ax1h0], [ax1l0])
# legend needs a list of handles and a list of labels,
# so our first step is to transpose our data,
# generating two tuples of lists of homogeneous stuff(tolohs), i.e
# we yield ([ax0h0, ax0h1], [ax1h0]) and ([ax0l0, ax0l1], [ax1l0])
tolohs = zip(*tuples_lohand_lolbl)
# finally we need to concatenate the individual lists in the two
# lists of lists: [ax0h0, ax0h1, ax1h0] and [ax0l0, ax0l1, ax1l0]
# a possible solution is to sum the sublists - we use unpacking
handles, labels = (sum(list_of_lists, []) for list_of_lists in tolohs)
# call fig.legend with the keyword arguments, return the legend object
return fig.legend(handles, labels, **kwdargs)
PS Я признаю, что sum(list_of_lists, []) является действительно неэффективным методом сглаживания списка списков, но "мне нравится его компактность", обычно это несколько кривых в нескольких сюжетах и "Matplotlib и эффективность"? ;-)
Хотя довольно поздно в игре, я дам еще одно решение, так как это все еще одна из первых ссылок на google. Используя matplotlib 2.2.2, это может быть достигнуто с использованием функции gridspec. В приведенном ниже примере цель состоит в том, чтобы иметь четыре подзаголовка, расположенных по схеме 2x2, с легендой, показанной внизу. Ось "faux" создается внизу, чтобы разместить легенду в фиксированном месте. Затем ось "faux" выключается, поэтому отображается только легенда. Результат: https://i.stack.imgur.com/5LUWM.png.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
#Gridspec demo
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(8,9)
fig.set_dpi(100)
rows = 17 #the larger the number here, the smaller the spacing around the legend
start1 = 0
end1 = int((rows-1)/2)
start2 = end1
end2 = int(rows-1)
gspec = gridspec.GridSpec(ncols=4, nrows=rows)
axes = []
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start1:end1,0:2]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start2:end2,0:2]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start1:end1,2:4]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start2:end2,2:4]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[end2,0:4]))
line, = axes[0].plot([0,1],[0,1],'b') #add some data
axes[-1].legend((line,),('Test',),loc='center') #create legend on bottommost axis
axes[-1].set_axis_off() #don't show bottommost axis
fig.tight_layout()
plt.show()
Этот ответ является дополнением к @Evert в позиции легенды.
Моя первая попытка при решении @Evert завершилась неудачей из-за совпадений легенды и заголовка подзаголовка.
На самом деле перекрытия вызваны fig.tight_layout(), что изменяет макет подзаголовков без учета легенды фигуры. Однако fig.tight_layout() необходимо.
Чтобы избежать перекрытий, мы можем сказать fig.tight_layout() оставить пробелы для условного обозначения фигуры fig.tight_layout(rect=(0,0,1,0.9)).
если вы используете участки с гистограммами, с разным цветом для каждой гистограммы. это может быть быстрее создавать артефакты самостоятельно, используя mpatches
Скажем, у вас есть четыре бара с различными цветами, как r m c k вы можете установить легенду следующим образом
import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['Red Bar', 'Magenta Bar', 'Cyan Bar', 'Black Bar']
#####################################
# insert code for the subplots here #
#####################################
# now, create an artist for each color
red_patch = mpatches.Patch(facecolor='r', edgecolor='#000000') #this will create a red bar with black borders, you can leave out edgecolor if you do not want the borders
black_patch = mpatches.Patch(facecolor='k', edgecolor='#000000')
magenta_patch = mpatches.Patch(facecolor='m', edgecolor='#000000')
cyan_patch = mpatches.Patch(facecolor='c', edgecolor='#000000')
fig.legend(handles = [red_patch, magenta_patch, cyan_patch, black_patch],labels=labels,
loc="center right",
borderaxespad=0.1)
plt.subplots_adjust(right=0.85) #adjust the subplot to the right for the legend