备注
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组合自定义图例#
逐个组合自定义图例.
有时您不希望图例与您绘制的数据明确相关联.例如,假设您绘制了 10 条线,但不希望每条线都显示图例项.如果您只是绘制这些线并调用 ax.legend() ,您将得到以下结果:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from matplotlib import cycler
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
N = 10
data = (np.geomspace(1, 10, 100) + np.random.randn(N, 100)).T
cmap = plt.cm.coolwarm
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(color=cmap(np.linspace(0, 1, N)))
fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)

由于数据没有任何标签,因此创建图例需要我们定义图标和标签.在这种情况下,我们可以使用 Matplotlib 对象组合图例,这些对象与绘制的数据没有明确的关联.例如:
from matplotlib.lines import Line2D
custom_lines = [Line2D([0], [0], color=cmap(0.), lw=4),
Line2D([0], [0], color=cmap(.5), lw=4),
Line2D([0], [0], color=cmap(1.), lw=4)]
fig, ax = plt.subplots()
lines = ax.plot(data)
ax.legend(custom_lines, ['Cold', 'Medium', 'Hot'])

还有许多其他 Matplotlib 对象可以以这种方式使用.在下面的代码中,我们列出了一些常用的对象.
from matplotlib.lines import Line2D
from matplotlib.patches import Patch
legend_elements = [Line2D([0], [0], color='b', lw=4, label='Line'),
Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label='Scatter',
markerfacecolor='g', markersize=15),
Patch(facecolor='orange', edgecolor='r',
label='Color Patch')]
# Create the figure
fig, ax = plt.subplots()
ax.legend(handles=legend_elements, loc='center')
plt.show()