首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matplotlib:如何为每个散点添加图例?

在Matplotlib中,可以使用legend函数为每个散点添加图例。图例是用来标识不同数据集的标签,以便更好地理解图表中的数据。

要为每个散点添加图例,可以按照以下步骤操作:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建散点图并设置每个散点的标签:
代码语言:txt
复制
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

plt.scatter(x, y, label=labels)
  1. 添加图例:
代码语言:txt
复制
plt.legend()

默认情况下,legend函数会根据散点的标签自动创建图例,并将其放置在合适的位置。如果需要自定义图例的位置,可以使用loc参数。例如,plt.legend(loc='upper right')将图例放置在右上角。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

plt.scatter(x, y, label=labels)
plt.legend()

plt.show()

这样就可以为每个散点添加图例了。对于更多关于Matplotlib的信息,可以参考Matplotlib官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python气象绘图教程(十四)

然后,from matplotlib.legend import Legend模块导入,将其他和直方在Legend命令下添加,Legend()内部关键字参数与ax.legend()的关键字参数一致,...scatter3,bar1],['1','2','3','直方1'],title='图例二',frameon=False,bbox_to_anchor=(1,0.3)) ax.add_artist...五、散点图多变量下图例添加 在前面的推送中,介绍到散点图的两种使用方法:一种为以s为变量,固定颜色,通过直径大小展示数据;一种是以颜色映射为变量,固定s,通过填色变化来展示数据。...B、通过两个图例分别展示直径和颜色 前面的程序与A中完全相同,在第四节中已经讲了如何建立多个子图,这里马上就上手使用了,这次不使用colorbar展示颜色变化,而使用带颜色的: from matplotlib.lines...接着,使用前面提到的添加第二个图例的方法,添加直径图例: marker1=ax.scatter([],[],s=rain_size.min(),c='k',alpha=0.3) marker2=ax.scatter

2.7K51

(数据科学学习手札82)基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

,格式同hue,默认为None即每个等大小 limits:元组型,当scale不为None时,用于设定大小尺寸范围,格式为(min, max) s:当scale设置为None时,用于控制的尺寸大小...color:当hue设置为None时,用于控制的填充色彩 marker:用于设定的形状 alpha:控制全局色彩透明度 linewidths:控制轮廓宽度 edgecolors:...控制轮廓颜色 legend:bool型,用于控制是否显示图例 legend_var:传入'hue'或scale,当设定为hue时图例显示色彩映射信息,当设定为'scale'时图例显示大小映射信息...现在我们可以一眼看出那些半径较大的圆圈对应着价格较高的房源,值得注意的是在我们映射值到大小上时,默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段,这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀,当然你也可以自由地通过...2.2.3 Webmap geoplot中的webmap用来添加在线瓦片地图底图,使得我们可以在在线地图上图层,但目前暂时只支持叠加基于要素的图层。

2.3K20

基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

,格式同hue,默认为None即每个等大小 limits:元组型,当scale不为None时,用于设定大小尺寸范围,格式为(min, max) s:当scale设置为None时,用于控制的尺寸大小...color:当hue设置为None时,用于控制的填充色彩 marker:用于设定的形状 alpha:控制全局色彩透明度 linewidths:控制轮廓宽度 edgecolors:控制轮廓颜色..., # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels...值得注意的是在我们映射值到大小上时,默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段,这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀。..., # 图例非标题外字体大小 'shadow': True, # 添加图例阴影 }, legend_labels

2.1K30

Seaborn 的五彩气泡图(上:先讲重点)

根据某个度量字段控制大小,进而做成气泡图 如果以上一条有任意一条你还不会的,就给我耐心看完(凶巴巴) 如果你都会了,那就分享给你的朋友好吗(可可爱爱) 环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda...每个库的版本号我列在下方了。...,数据点颜色,图例) plt.scatter(x1,x2 ,s=50,c="red",label = "Red") #添加标题 plt.title("散点图") #显示图例 plt.legend()...根据标签区别颜色 #随机10行,2列的数据集 X = np.random.randn(10,2) #生成标签 y = np.array([0,0,1,1,0,1,0,1,0,0]) #添加画布 plt.figure...,显示图像 plt.legend() plt.show() 成果图如下,我们很好的根据 y 标签区分了颜色 但是要注意到,图例并不理想。

3.7K00

Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制

知识讲解: (1)第 12 行在 matplotlib 绘制动态图表过程中非常重要,一般设置较大值,2**64 或者 2**128,其目的就是为了消除动态图过大,导致出图不完整问题。...(5)第 63-78 行为对多类别散点图图例的制作(多数类似教程忽略了图例添加,导致绘制的图表不够完善),但随着Matplotlib 3.1版本的发布,PathCollection新增加一个方法legend_elements...红色框内为类别图例添加,绿色框内为大小图例添加,结果如下: ?...以上,基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了,难点:在于多类别图例添加,可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 : ? 04....个人知识有限,难免会有出错的地方,发现请指出,我会第一时间回复并进行更正。

3K30

动态气泡图绘制,超简单~~

本推文绘制动态图的完整代码如下: 知识讲解: (1)第 12 行在 matplotlib 绘制动态图表过程中非常重要,一般设置较大值,2**64 或者 2**128,其目的就是为了消除动态图过大,导致出图不完整问题...(5)第 63-78 行为对多类别散点图图例的制作(多数类似教程忽略了图例添加,导致绘制的图表不够完善),但随着Matplotlib 3.1版本的发布,PathCollection新增加一个方法legend_elements...红色框内为类别图例添加,绿色框内为大小图例添加,结果如下: (6)第 90-93 行 对图例进行属性设置,详细设置可查看官网,但需要指出的是,90行设置图例标题字体大小,除此之外还有set_fontcolor...以上,基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了,难点:在于多类别图例添加,可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 : 04....个人知识有限,难免会有出错的地方,发现请指出,我会第一时间回复并进行更正。

3.5K20

Python-matplotlib 散点图绘制

各大洲的网格数据如下(部分):红框所示,为所需要的数据,用于绘图。 ? 全球各大洲师生比例数据如下(部分):所需文章为student_ratio_count 。 ?...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法,所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter()),其目的就是为了防止重叠...sactter_line['student_ratio_cont'], sactter_line['region_y']): newline([world_avg,p2], [p1,p2]) #添加...(地图图例) #添加另类图例 axins = inset_axes(ax, width=2.3, height=1.5) for x,y,c in zip(legend_data.x,legend_data.y...图例绘制方法如下(部分): #添加图例 region_legend = ax.legend(fontsize=10,markerscale =1.2,title = 'Region',frameon=

1.4K30

Matplotlib 另类时间变化图制作

(2)创建绘图辅助数据 这里需要创建用于绘图的辅助数据 ,涉及到的知识也都是python数据 处理中常用的技巧,append()、np.repeat()、pandas的apply()结合lambda...(2)连接线的绘制 Matplotlib 连接线的绘制方法还是还是采用上期推文Matplotlib 气球图 制作 中方法,此外还添加了文本绘制,如下: ? 效果如下(部分): ?...(3)绘制 的绘制也是常规的绘制方法,因为x的位置固定,这里需要有些不同,如下: ? x位置设置如下: x = np.repeat(1.5,data.shape[0]) 效果如下: ?...(5)图例文本的绘制 用于文本图例的绘制方法,即上面介绍的死因(cause)新数据集,绘制如下: ? 效果如下: ?...总结 本期推文涉及的Matplotlib 绘图技巧还是 连接线的绘制方法,再加上辅助数据的添加,希望大家可以认真看下绘制连接线的定义函数,多练,多看,多模仿,是绘制优秀可视化作品的基础哦,希望大家能在此篇推文中学到一些对自己有用的知识

1.3K10

Python-matplotlib 另类散点图绘制

各大洲的网格数据如下(部分):红框所示,为所需要的数据,用于绘图。 ? 全球各大洲师生比例数据如下(部分):所需文章为student_ratio_count 。 ?...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法,所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter()),其目的就是为了防止重叠...sactter_line['student_ratio_cont'], sactter_line['region_y']): newline([world_avg,p2], [p1,p2]) #添加...(地图图例) #添加另类图例 axins = inset_axes(ax, width=2.3, height=1.5) for x,y,c in zip(legend_data.x,legend_data.y...图例绘制方法如下(部分): #添加图例 region_legend = ax.legend(fontsize=10,markerscale =1.2,title = 'Region',frameon=

1.3K20

关于python 的legend图例,参数使用说明

刚才画散点图要用到图例,可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个(因为plot默认画的是线,需要两个端点来表示线,所以是两个),matplotlib.pyplot.scatter...(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个(这个我理解不了为什么,scatter的大小可以自己设置,我猜可能跟这个有关)。...#添加y轴图标 plt.legend('y') #添加图例 plt.show() ?...#添加y轴图标 plt.legend('y') #添加图例 plt.show() ?...看,上边的图例都不是一个,这跟matlab很不同,找了半天博客啥的也没找到解决办法(有的图是一个,但是程序一运行就是两个或者三个的,不知道为什么),还是帮助文档靠谱,直接找到了解决办法,先把网址甩出来

2.4K20

Python空间+气泡图完美绘制房价分布

,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson数据操作 这里我们选择的为香港地图的...区名文本添加:在读取的数据结果中有name 列为对应的区名,使用hk.geometry.representative_point() 方法计算出其代表性 的经纬度信息用于绘制文本位置,结果如下: ?...添加气泡点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号:菜J学Python,感谢提供数据支持。...这里主要使用红色框中的数据进行绘制,即使用scatter()方法加合理设置大小即可,代码如下: for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter

1.9K20

Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制

具体为空间气泡图的绘制,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...区名文本添加:在读取的数据结果中有name 列为对应的区名,使用hk.geometry.representative_point() 方法计算出其代表性 的经纬度信息用于绘制文本位置,结果如下: ?...添加气泡点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号:菜J学Python,感谢提供数据支持。...这里主要使用红色框中的数据进行绘制,即使用scatter()方法加合理设置大小即可,代码如下: for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter

1.6K30

python绘图 | 空间地图上气泡绘制

具体为空间气泡图的绘制,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...区名文本添加:在读取的数据结果中有name 列为对应的区名,使用hk.geometry.representative_point() 方法计算出其代表性 的经纬度信息用于绘制文本位置,结果如下: ?...添加气泡点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号:菜J学Python,感谢提供数据支持。...这里主要使用红色框中的数据进行绘制,即使用scatter()方法加合理设置大小即可,代码如下: for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter

2.2K21

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

我们可以从上图中看出,可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度:图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度,的大小代表每个样本的花瓣的宽度,而的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...plot 和 scatter 对比:性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个不同属性的支持不同之外,还有别的因素影响对这两个函数的选择吗?...大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如,你在使用的大小来标记数据的某个特征,然后希望创建一个相应的图例。...下面的例子是加州城市人口的散点图,我们使用的大小表现该城市的面积,的颜色来表现城市的人口数量(自然对数值)。...我们希望使用一个图例来指明尺寸的比例,同时用一个颜色条来说明人口数量,我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例: 译者注:新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数,此处改为使用新的

10.2K21

Matplotlib 气球图 制作

数据可视化 本期推文 数据可视化的难点 在于连接“气球”的连接线的绘制,ggplot2 中geom_segment()可以灵活实现这一过程,而Matplotlib 则相对麻烦,但也是有绘制连接线的方法的...结果也可以看出:虽然设置了alpha ,但也会根据 “重复“绘制,导致线的粗细不同,再者,(scatter)与 线(vlines) 的连接也不能满足绘图需求。...(3) 散点图颜色设置及图例添加 散点图的颜色设置,我们采用字典方法,详细可以查看我之前的推文(推文连接),具体代码如下: ? 涉及列表表达式和字典的构建,不熟悉的可以自行百度啊,结果如下: ?...图例添加还是和之前推文教程一样(Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制),如下(部分): ? 这里结合了刚才构建的color_dict字典。...其他为具体刻度范围之类的设置。 最终效果如下: ? 04.

2K20

绘制持仓榜单的“棒棒糖图”

画图 Matplotlib画图 创建一张画布figure和ax画图层,用ax.hlines分别画空仓水平线和多仓水平线。用ax.scatter画左右两边线的,使用菱形marker。...添加图例和标题以及设置坐标轴不可见,得到最终效果: ?...用scatter画左右两边线的,使用菱形marker并且scatter中的text可以标注线两端的标注期货公司和持仓数,注意持仓数都是正数。...由于plotly shapes不是轨迹,只是layout中的一部分,所以不能添加legend,而上面的scatter虽是轨迹,但是mode =markers+text 使得legend中多出了text...所以我们需要自己添加2条轨迹来显示legend图例,代码如下: # 加上这条trace只是为了显示legend图例,因为scatter图例中显示的text在plotly现有的版本基础上去除不了 fig.add_trace

3.1K20

学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

我们可以从上图中看出,可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度:图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度,的大小代表每个样本的花瓣的宽度,而的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...plot 和 scatter 对比:性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个不同属性的支持不同之外,还有别的因素影响对这两个函数的选择吗?...大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如,你在使用的大小来标记数据的某个特征,然后希望创建一个相应的图例。...下面的例子是加州城市人口的散点图,我们使用的大小表现该城市的面积,的颜色来表现城市的人口数量(自然对数值)。...我们希望使用一个图例来指明尺寸的比例,同时用一个颜色条来说明人口数量,我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例: 译者注:新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数,此处改为使用新的

10.7K11
领券