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最も簡単な方法でMatplotlibのPyPlotに凡例を追加する

TL; DR - > 余分な変数を作らずにどうやってMatplotlibのPyPlotに折れ線グラフの凡例を作ることができるでしょうか。

以下のグラフ作成スクリプトを検討してください。

if __== '__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()

ご覧のとおり、これはmatplotlibのPyPlotの非常に基本的な使い方です。これは理想的には以下のようなグラフを生成します。

Graph

特別なことは何もない、私は知っている。しかし、どのデータがどこにプロットされているのかは不明です（ソートアルゴリズムのデータ、所要時間に対する長さ、およびどの行がどの行であるかを確認したい）。したがって、私は凡例が必要ですが、以下の例を見てください（ 公式サイトから ）：

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)

追加の変数axを作成する必要があることがわかります。私のグラフに凡例を追加するにはどうすればよいですか。{without _この余分な変数を作成し、現在のスクリプトの単純さを維持する必要があります。

pythonmatplotlibplot
171
Games Brainiac

それぞれの plot() 呼び出しにlabel=を追加してから legend(loc='upper left') を呼び出します。

このサンプルを考えてください：

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()

enter image description here このチュートリアルから少し変更された： http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

286
Robᵩ

plt.gca()を使ってAxesインスタンス（ax）にアクセスできます。この場合、あなたは使用することができます

plt.gca().legend()

これを行うには、それぞれのplt.plot()呼び出しでlabel=キーワードを使用するか、または次の作業例のようにlegend内のラベルをTupleまたはリストとして割り当てることによって実行できます。

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()

pltGcaLegend

ただし、Axesインスタンスに複数回アクセスする必要がある場合は、次のようにしてそれを変数axに保存することをお勧めします。

ax = plt.gca()

そしてplt.gca()の代わりにaxを呼び出します。

21
cameronroytaylor

これはあなたを助けるための例です...

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()

enter image description here

9
Akash Kandpal

凡例付きのサインカーブとコサインカーブの簡単なプロット。

使用された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()

Sin and Cosine plots (click to view image)

8
sajalagrawal

プロットしている系列に対応するプロット呼び出しの各引数にラベルを追加します。例：label = "series 1"

それから、スクリプトの最後にPyplot.legend()を追加するだけで、凡例にこれらのラベルが表示されます。

5
blaklaybul

カスタムの凡例を追加できます documentation

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()

enter image description here

1
Boris Yakubchik