Matplotlib 系列之「Legend 图例」
Matplotlib 系列之「Legend 图例」
Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。
如图，红色标注部分就是 Legend 图例。
在之前的一篇文章 Matplotlib 系列之「绘制函数图像」 中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析，希望读者能先去了解一下。
接着上一次的代码继续讲解 Legend 图例如何展示，以及有哪些常用的特性。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
l1=plt.plot(x,y2)
l2=plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['up','down'],loc='best')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],
[r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
ax=plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()上一节中仔细绘制了 Matplotlib 的图像结构，现在可以进行回顾一下。
Title 为图像标题，Axis 为坐标轴, Label 为坐标轴标注，Tick 为刻度线，Tick Label 为刻度注释，Legend 为图例。
设置 Legend 图例
这里我们将 Legend 图例设置成 如上图中所示，即 up 对应 y = 2x + 1，是一条实线，默认颜色，down 对应 y = x^2^ ，虚线，红色，最后调用 legend 方法设置一些样式即可。
# 设置 legend 图例
l1,=plt.plot(x,y1,label='linear line')
l2,=plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='square line')
plt.legend()不带参数调用 legend 会自动获取图例句柄及相关标签，此函数等同于：
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels)为完全控制要添加的图例句柄，通常将适当的句柄直接传递给 legend：
plt.legend(handles=[l1, l2])
在某些情况下，我们需要为 legend 图例设置标签
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'])
图例的位置
图例的位置可以通过关键字参数loc指定。 bbox_to_anchor关键字可让用户手动控制图例布局。 例如，如果你希望轴域图例位于图像的右上角而不是轴域的边角，则只需指定角的位置以及该位置的坐标系：
当我们指定 loc = 'upper right'，legend 图例将在右上角展示：
你还可以指定 loc 在任何你想要指定的位置：
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='lower right')
loc 使用参数
整数，字符串或浮点偶对，默认为 'upper right'。
Legend 常见参数速查表
Keyword | Description |
|---|---|
loc | Location code string, or tuple (see below) |
fontsize | the font size (used only if prop is not specified) |
prop | the font property |
markerscale | the relative size of legend markers vs. original |
markerfirst | If True (default), marker is to left of the label |
numpoints | the number of points in the legend for line |
scatterpoints | he number of points in the legend for scatter plot |
scatteroffsets | a list of yoffsets for scatter symbols in legend |
frameon | If True, draw the legend on a patch (frame) |
shadow | If True, draw a shadow behind legend |
framealpha | Transparency of the frame |
edgecolor | Frame edgecolor |
facecolor | Frame facecolor |
fancybox | If True, draw the frame with a round fancybox |
ncol | number of columns |
borderpad | the fractional whitespace inside the legend border |
handlelength | the length of the legend hendles |
handletextpad | The pad between the legend handle and text |
borderaxespad | the pad between the axes and legend border |
columnspacing | the spacing between columns |
title | the legend title |
bbox_to_anchor | the bbox that the legend will be anchored |
bbox_tansform | the transform for the bbox,transAxes if None |
图例处理器
为了创建图例条目，将句柄作为参数提供给适当的HandlerBase子类。 处理器子类的选择
有以下规则确定：
- 使用
handler_map关键字中的值更新get_legend_handler_map()。 - 检查句柄是否在新创建的
handler_map中。 - 检查句柄的类型是否在新创建的
handler_map中。 - 检查句柄的
mro中的任何类型是否在新创建的handler_map中。
处于完整性，这个逻辑大多在get_legend_handler()中实现。
为了简单起见，让我们选择matplotlib.legend_handler.HandlerLine2D，它接受numpoints参数（出于便利，注意numpoints是legend()函数上的一个关键字）。 然后我们可以将实例的字典作为关键字handler_map传给legend。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D
# 设置legend图例
l1,=plt.plot(x,y1,marker = 'o',label='linear line')
l2,=plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,marker = 'o',label='square line')
plt.legend(handler_map = {l1:HandlerLine2D(numpoints=4)},handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='lower right')
如你所见，up现在有 4 个标记点，down有两个（默认值）。
腾讯云开发者
