Hinzufügen einer matplotlib Legende

Question

Wie kann man eine Legende für ein Liniendiagramm in Matplotlibs PyPlot erstellen, ohne zusätzliche Variablen zu erstellen?

Bitte beachten Sie das folgende Diagrammskript:

if __name__ == '__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("Kombinierte Statistiken")
    PyPlot.xlabel("Länge der Liste (Anzahl)")
    PyPlot.ylabel("Zeit (in Sekunden)")
    PyPlot.show()

Wie Sie sehen können, handelt es sich hierbei um eine sehr einfache Verwendung von Matplotlibs PyPlot. Dies erzeugt idealerweise ein Diagramm wie das folgende:

Nichts Besonderes, ich weiß. Es ist jedoch unklar, welche Daten wo dargestellt werden (ich versuche, die Daten einiger Sortieralgorithmen, Länge gegen benötigte Zeit, zu plotten, und ich möchte sicherstellen, dass die Leute wissen, welche Linie welche ist). Daher benötige ich eine Legende, jedoch, wenn Sie sich das folgende Beispiel unten ansehen (von der offiziellen Seite):

ax = subplot(1,1,1)
p1, = ax.plot([1,2,3], label="Linie 1")
p2, = ax.plot([3,2,1], label="Linie 2")
p3, = ax.plot([2,3,1], label="Linie 3")

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# die Reihenfolge umkehren
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])

# oder nach Labels sortieren
import operator
hl = sorted(zip(handles, labels),
            key=operator.itemgetter(1))
handles2, labels2 = zip(*hl)

ax.legend(handles2, labels2)

Sie werden sehen, dass ich eine zusätzliche Variable ax erstellen muss. Wie kann ich meiner Grafik eine Legende hinzufügen, ohne diese zusätzliche Variable erstellen zu müssen und gleichzeitig die Einfachheit meines aktuellen Skripts beizubehalten?

Answer 1

Fügen Sie jedem Ihrer plot()-Aufrufe ein label= hinzu und rufen Sie dann legend(loc='oben links') auf.

Betrachten Sie dieses Beispiel (getestet mit Python 3.8.0):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, "-b", label="Sinus")
plt.plot(x, y2, "-r", label="Cosinus")
plt.legend(loc="oben links")
plt.ylim(-1.5, 2.0)
plt.show()

Leicht modifiziert aus diesem Tutorial: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Answer 2

Sie können auf die Axes-Instanz (ax) mit plt.gca() zugreifen. In diesem Fall können Sie verwenden

plt.gca().legend()

Sie können dies entweder tun, indem Sie das label=-Schlüsselwort in jedem Ihrer plt.plot()-Aufrufe verwenden oder indem Sie Ihre Labels als Tupel oder Liste innerhalb von legend zuweisen, wie in diesem funktionierenden Beispiel:

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()

Wenn Sie jedoch mehrmals auf die Axes-Instanz zugreifen müssen, empfehle ich, sie in der Variablen ax zu speichern:

ax = plt.gca()

und dann ax anstelle von plt.gca() aufzurufen.

Answer 3

Hier ist ein Beispiel, um Ihnen zu helfen...

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='Daten')
plt.plot(data[:,0], m*data[:,0] + b,color='rot',label='Unsere Anpassungslinie')
ax.set_xlabel('ADR')
ax.set_ylabel('Rating')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

Answer 4

Sie können eine benutzerdefinierte Legende hinzufügen Dokumentation

erste = [1, 2, 4, 5, 4]
zweite = [3, 4, 2, 2, 3]
plt.plot(erste, 'g--', zweite, 'r--')
plt.legend(['Erste Liste', 'Zweite Liste'], loc='upper left')
plt.show()

Answer 5

Ein einfacher Plot für Sinus- und Cosinus-Kurven mit einer Legende.

Verwendet 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)')  #spezifizieren Sie die Beschriftung für die entsprechende Kurve
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()