[matplotlib] Legend 图例

这篇博客介绍了matplotlib库中图例的创建、定位及其一些使用技巧。内容包括图例的组成,如图例项、key和handler,创建图例的方法,通过loc和bbox_to_anchor参数实现图例的定位,并讲解了如何在figure和axes上创建多个图例。此外,还分享了一些调整图例样式的实用技巧。

组成

  1. legend entries
    图例项,每个项包括一个key和一个label
  2. legend key
  3. legend label
  4. legend handler
    即产生legend entry的相应的原对象。

创建legend

ax.legend(handlers, labels)

handlers和labels可以是列表,labels可以利用handler对象自己的label,也可以设置legend的时候重新设置。

handlers可以是axes上现有的对象,也可以是单独创建对象作为handler,例如:

fig, ax = plt.subplots()
red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data')
ax.legend(handles=[red_patch])

legend定位

  1. 通过legend()中的loc参数设置
  2. 通过legend()中的bbox_to_anchor参数设置
    这个参数设置的自由度很高。可以是一个2-tuple,此时两个数字分别为(x,y),即legend图框所在的坐标。也可以是一个4-tuple,此时4个数字分别为(x, y, width, height)。
    box的坐标可以是figure上的坐标,此时可以设置axes外的legend,默认是axes上的坐标。
    要调整坐标参照系,可以设置bbox_transform参数,默认是axes.transAxes,可以调整为fig.transFigure。

Figure上的legend

可以直接在figure上创建legend,使用函数fig.legend(),使用方法同ax.legend()。
figure上多次使用legend()方法可以创建多个legend。

Axes上创建多个legend

Axes上重复使用legend()方法只会生成一个legend,正确的方法如下:

fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3], label="Line 1", linestyle='--')
line2, = ax.plot([3, 2, 1], label="Line 2", linewidth=4)

# Create a legend for the first line.
first_legend = ax.legend(handles=[line1], loc='upper right')

# Add the legend manually to the Axes.
ax.add_artist(first_legend)

# Create another legend for the second line.
ax.legend(handles=[line2], loc='lower right')

一些技巧

举例说明几种技巧:

  1. 通过调整handlermap来调整图例key的样式
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D

fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([3, 2, 1], marker='o', label='Line 1')
line2, = ax.plot([1, 2, 3], marker='o', label='Line 2')

# 下面代码使图例上显示4个点
ax.legend(handler_map={line1: HandlerLine2D(numpoints=4)})
  1. 两个图例的key重叠成一个key
from numpy.random import randn

z = randn(10)

fig, ax = plt.subplots()
red_dot, = ax.plot(z, "ro", markersize=15)
# Put a white cross over some of the data.
white_cross, = ax.plot(z[:5], "w+", markeredgewidth=3, markersize=15)
# 下面代码将red_dot和white_cross的图例合在一起变成红圈中含白十字
ax.legend([red_dot, (red_dot, white_cross)], ["Attr A", "Attr A+B"])
  1. 两个图例的key放在一个entry,只有1个label
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D, HandlerTuple

fig, ax = plt.subplots()
p1, = ax.plot([1, 2.5, 3], 'r-d')
p2, = ax.plot([3, 2, 1], 'k-o')

l = ax.legend([(p1, p2)], ['Two keys'], numpoints=1,
              handler_map={tuple: HandlerTuple(ndivide=None)})

### 调整Matplotlib中文图例字体大小的方法 当在Matplotlib图表中使用中文作为图例外部标签时,可能会遇到默认情况下字体显得过小的情况。为了改善这一状况并使图例更加清晰可读,可以通过`prop`参数来指定图例文字属性。 具体来说,在调用`plt.legend()`方法时传递一个字典给`prop`参数用于定义字体特性,其中包括字号大小。这允许精确控制图例内文本呈现效果: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设已经绘制了一些数据... plt.plot([1, 2], label="曲线一") # 使用 prop 参数调整图例字体大小 plt.legend(prop={'family':'SimHei','size':10}, title='图例') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何通过设置`prop`参数内的`'size'`键值对来自由设定图例项的字体尺寸[^4]。这里还指定了字体族名为'SimHei'(黑体),以确保能够正确渲染中文字符。如果需要进一步自定义其他样式选项,也可以继续向该字典添加更多键值对。 另外一种方式是利用全局配置文件或rcParams接口更改整个绘图环境下的默认字体设置,从而影响到所有后续创建的对象,包括但不限于图例: ```python from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号 '-' 显示为方块的问题 rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 设定图例整体字体大小 # 接下来正常作图即可应用新的字体配置 plt.plot([1, 2], label="曲线二") plt.legend(title='图例') plt.show() ``` 这种方式适用于希望一次性修改多个图形元素风格的情形,并且对于保持项目内部一致性非常有帮助。 #### 注意事项 - 如果发现即使设置了较大的字体仍然无法解决问题,则可能是因为所使用的字体本身不支持所需的文字集或是安装存在问题。 - 对于更复杂的布局需求,还可以考虑结合`bbox_to_anchor`和`loc`参数一起使用,以便更好地定位图例位置[^3]。
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