【Python绘图】多个子图使用一个图例

最新推荐文章于 2024-07-19 06:14:46 发布
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#python #matplotlib #开发语言

本文介绍如何在Matplotlib中实现多个子图共享一个图例的方法，这对于需要展示多组数据但又希望保持图表简洁的情况非常有用。文中通过具体实例展示了不同场景下共享图例的设置技巧。

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在Python的Matplotlib库中，单独为每个子图添加图例是一项耗时且繁琐的任务。幸运的是，我们可以使用代码为所有子图添加一个统一的图例。
2301_78484069的博客
06-04 387
然后，我们需要在所有子图上调用legend()方法，并使用loc参数指定图例的位置。此外，我们使用fig.legend()方法创建一个单独的图例，并在整个图形上放置它。在Python的Matplotlib库中，单独为每个子图添加图例是一项耗时且繁琐的任务。幸运的是，我们可以使用代码为所有子图添加一个统一的图例。我们还将给每个子图添加一个标签，以便在图例中显示。这将为所有子图创建一个统一的图例，并在最下面的中心位置放置它。首先，我们需要创建子图，并将它们保存在变量axes中。
使用Python绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的X轴
2301_78484069的博客
09-03 319
Python的Matplotlib库提供了subplot函数，可以方便地创建包含多个子图的图形窗口。你可以根据自己的需求修改数据和绘图设置，创建包含多个子图的图形窗口，并为它们设置共享的X轴或Y轴。参数，我们确保了两个子图共享相同的X轴，使得它们的X轴刻度和标签一致，方便了对比和分析数据。作为参数表示我们希望创建2行1列的子图布局，即两个子图分别位于图形窗口的上部和下部。使用Python绘制子图并为可视化的多个子图设置共享的X轴。分别设置了两个子图的Y轴标签和第二个子图的X轴标签。
python 柱状图折线图共用一个图例_matplotlib：组合不同的图形并将它们放在一个子块中，共享一个共同的图例...
weixin_39938269的博客
11-23 965
这能解决你的问题吗？x = [ 1, 2, 3, 5, 10, 100, 1000 ]y1 = [ 1, 0.822, 0.763, 0.715, 0.680, 0.648, 0.645 ]y2 = [ 1, 0.859, 0.812, 0.774, 0.746, 0.721, 0.718 ]import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.trans...
Plotly (Python) 子图:填充构面和共享图例
07-19 504
python
【Python】在同一图形中的绘制多个子图
sgzqc的专栏
06-10 1946
帖子很短，但里面的技巧非常有用。在实际应用中，经常不得不回来重新思考如何做到这一点，特此记录，方便下次查看。最后希望这篇文章帮助初学者轻松地在同一个图形中绘制多个子图。您学废了嘛？
Python数据可视化(5):子图的绘制及坐标轴的共享
qq_64279967的博客
11-14 5555
其实可以使用subplot()绘制单个子图进行设置shape：图的结构，分成几行几列loc：要绘制的图像的位置，行和列索引从0开始！图像从哪里开始！rowspan:表示向下跨越的列数，默认为1（即不跨越）colspan：表示向右跨越的行数，默认为1（即不跨越）ax2 = plt.subplot2grid((2, 3), (1, 1), colspan=2) #向右跨越1个单位！！！则这个图在第1行的第1到2列画图！！！！！plt.show()（1）使用GridSpec方法创建子图的布局结构。
python绘制多个子图的实例
09-19
通过上述示例，我们可以看到如何使用Matplotlib创建一个包含多个子图的图像，并且通过调整不同的参数来改变子图的样式。这种方法非常适合进行数据分析时的对比展示，尤其是当需要同时查看不同类型的数据变化趋势时尤...
python画50个图-python绘制多个子图的实例
q6q6q的专栏
10-28 3008
python绘制多个子图的实例绘制八个子图import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()shape=['.','o','v','>','
【100天精通Python】Day63：Python可视化_Matplotlib绘制子图，子图网格布局属性设置等示例+代码
qq_35831906的博客
09-16 3555
绘制子图（subplots）是在Matplotlib中创建多个子图的常见任务。通过子图，您可以将多个图形放置在同一图表中，以便比较不同的数据或可视化多个相关的图形创建图形对象：plt.figure()，添加子图：使用fig.add_subplot()函数来添加子图，绘制图表：使用plot()、scatter()、bar()等）来绘制不同类型的图表，子图属性设置：设置每个子图的标题、坐标轴标签、背景颜色、图例等属性，调整子图布局：使用plt.subplots_adjust()函数调整子图之间的间距，显示图形
在Python中，我们经常需要绘制多个子图并在一个图形中进行比较或展示
2301_79366435的博客
09-04 163
Matplotlib是一个常用的数据可视化库，它提供了丰富的功能来创建子图和设置共享的Y轴。通过以上代码，我们可以创建一个包含多个子图的图形，并为其中的某些子图设置共享的Y轴。在这里，我们在第二行第一列的子图中绘制了一个折线图，然后在第三行第一列的子图中绘制了另一个折线图，并通过设置。我们可以使用子图对象的各种方法和属性来设置子图的标题、X轴标签、Y轴标签等。函数可以方便地创建一个包含多个子图的图形，并返回一个包含子图对象的元组。参数设置为一个子图对象，可以使其他子图共享该子图的Y轴刻度和范围。
python实现在一个画布上画多个子图
09-18
今天小编就为大家分享一篇python实现在一个画布上画多个子图，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python matplotlib实现将图例放在图外
09-17
主要介绍了python matplotlib实现将图例放在图外，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
matplotlib给子图添加图例的方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇matplotlib给子图添加图例的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python三个并排饼图
kun_coder的博客
03-16 3652
import matplotlib.pyplot as plt labels = 'Comments rated 1', 'Comments rated 2', 'Comments rated 3', 'Comments rated 4', 'Comments rated 5' sizes = [38, 16, 18, 54, 107] sizes1 = [84, 45, 59, 132, 31...
python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸
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alike_u的博客
04-07 1万+
子图是Matplotlib中强大的功能之一。使用函数，您可以方便地创建多个子图，并使用Axes对象绘制各种图形。使用各种选项，例如figsizewspace和hspace参数，以及GridSpec对象，可以更改子图的大小、位置和间距。
Matplotlib——绘制多个子图，多子图有图例分颜色，搞定所有matplotlib绘制子图需要考虑的问题
weixin_49946504的博客
05-30 735
Matplotlib——绘制多个子图，多子图有图例分颜色，搞定所有matplotlib绘制子图需要考虑的问题
python 一个figure上显示多个子图像
清風明月_xf 的博客
08-22 4303
Matplotlib当中的pyplot模块实现添加子图功能
python画图图例表明_同时将所有图例标签添加到绘图（Python）
weixin_39629617的博客
11-30 569
我想同时向plt.plot对象添加标签。matplotlib我真的很困惑，因为似乎有上百万种方法来描绘一个数字。有些人做fig, ax = plt.subplots，而有些人只是plt.plot。如果我搜索，我可以找到更多。在不管怎样，我怎样才能把所有的标签都加在数据上，在一行没有循环的情况下？我一直在试验seaborn，但我不知道如何使它生成普通的线图，这就是我使用matplotlib的原因。在...
Matlab两个子图共用一个图例（legend函数）
iii66yy的博客
12-14 6437
【代码】Matlab两个子图共用一个图例（legend函数）
python子图 图例 单个
最新发布
01-17
### 如何在Python Matplotlib中创建包含图例的单个子图 为了实现这一目标，可以按照如下方式操作： #### 导入必要的库并准备数据 首先，导入所需的`numpy`用于生成测试数据，以及`pyplot`模块来绘制图表。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ``` 接着定义一些示例性的数据集以便于后续作图使用。这里采用正弦函数和余弦函数作为两个不同的系列来进行展示[^2]。 ```python x = np.linspace(0, 10, 100) # 定义横坐标范围 y1 = np.sin(x) # 正弦波形的数据序列 y2 = np.cos(x) # 余弦波形的数据序列 ``` #### 创建图形对象与轴域 通过调用`plt.subplots()`方法初始化一个新的Figure实例及其对应的Axes对象，这允许更灵活地控制布局和其他属性。 ```python fig, ax = plt.subplots() ``` #### 绘制折线图并添加标签 利用上述获得的对象，在指定区域内分别画出两条不同颜色的线条，并分别为其赋予描述性的标签名，这些名称稍后会显示在图例里。 ```python ax.plot(x, y1, label='Sine Wave', color='blue') ax.plot(x, y2, label='Cosine Wave', color='red') ``` #### 配置图表细节 除了基本的绘图之外，还可以进一步定制化图表外观，比如设定标题、坐标轴的名字等。 ```python ax.set_title('Single Subplot with Legends') # 设置整个图表的大标题 ax.set_xlabel('Time (s)') # X 轴的文字说明 ax.set_ylabel('Amplitude') # Y 轴的文字说明 ``` #### 处理图例外观及位置调整 最后一步是处理好图例本身的相关事宜，包括但不限于定位到最佳位置或是移至外部空间以优化视觉效果。 对于希望把图例放置在外边框以外的情形，则可以通过修改参数`bbox_to_anchor=(x,y)`中的具体数值来达到目的；而当存在多个相同项时可通过过滤掉已经存在的键值对避免重复出现。 ```python handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() # 获取当前所有的句柄(handle) 和 标签(label) unique = [(h, l) for i, (h, l) in enumerate(zip(handles, labels)) if l not in labels[:i]] # 去重 ax.legend(*zip(*unique), bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left') # 将去重后的图例置于左侧顶部附近区域外 ``` #### 展现最终成果 执行下面语句即可查看所构建好的带有一个独立子图且附带适当图例的整体视图。 ```python plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.85, 1]) # 自动调整各元素间距防止溢出边界 plt.show() ```
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