matplotlib 迭代以组合合并图例句柄和标签

wh6knrhe 于 2023-10-24 发布在其他

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如果我有以下绘图例程，它绘制散点图和相应的线性回归，并组合图例句柄：

import pandas as pd
from scipy.stats import linregress
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#data and Regression
x = np.arange(0,5,1)
y = np.arange(0,10,2)
df = pd.DataFrame(data = {'x':x,'y':y})
s, intcpt, r, p, serr = linregress(df.x, df.y)
xHat = np.linspace(0,5,100)

# do the plotting
fig,ax = plt.subplots()
df.plot(x='x',y='y',ax=ax,label='series1',ls=' ',marker='x',c='blue')
ls_handle, = ax.plot(xHat, s*xHat + intcpt, linestyle='-', marker=None, c='blue')
handle2merge = [ls_handle]
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
handle_combined = zip(handles, handle2merge)
ax.legend(handle_combined, labels)

它返回标记和线句柄合并的位置，如下所示：

现在我想以类似的方式绘制另一个数据集：

#get current axis handles and labels
handle_start, label_start = ax.get_legend_handles_labels()

#second dataset and regression
x1 = np.arange(0,5,1)
y1 = np.arange(0,2.5,0.5)
df1 = pd.DataFrame(data = {'x':x1,'y':y1})
s1, intcpt1, r1, p1, serr1 = linregress(df1.x, df1.y)
xHat1 = np.linspace(0,5,100)

#plot second data set on same figure
marker_handle2, = ax.plot(df1.x, df1.y, marker = 'x', zorder=10,c='k', linestyle=' ')
line_handle2, = ax.plot(xHat, s1*xHat1 + intcpt1, linestyle='--', marker=None, c='k') 
new_line_handles = [line_handle2]
new_marker_handles= [marker_handle2]

ax.legend(handle_start + zip(new_marker_handles,new_line_handles), label_start + ['series2'])

这将返回一个图，其中series1图例句柄的句柄仅包含标记。

当我用handle_combined = zip(handles, handle2merge)构造句柄时，为什么是len(handle_start)=1？

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/56333115/iterate-to-combine-legend-handles-and-labels

2条答案

按热度按时间

t2a7ltrp1#

我稍微浏览了一下代码。你所做的是将tuples的list传递给ax.legend，这显然会将每个tuple中的每个艺术家作为图例中的一个条目绘制出来。实际上我以前没有遇到过这种行为;这可能是一个bug，或者是对ax.legend的无意使用。
然而，我认为在这种情况下，既然你事先知道你的行应该是什么样子的，而不是用zip之类的东西来迂回，你可以直接传递一个自定义的Line2D到legend：

import numpy as np

from scipy.stats import linregress

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import lines

x1 = np.arange(0, 5, 1)
y1 = np.arange(0, 10, 2)
x2 = np.arange(0, 5, 1)
y2 = np.arange(0, 2.5, 0.5)

m1, c1, r1, p1, serr1 = linregress(x1, y1)
m2, c2, r2, p2, serr2 = linregress(x2, y2)

x_pred = np.linspace(0,5,100)

fig, ax = plt.subplots()

first_line, = ax.plot(x_pred, x_pred * m1 + c1, ls='-', c='blue')
first_scatter = ax.scatter(x1, y1, marker='x', c='blue')

second_line, = ax.plot(x_pred, x_pred * m2 + c2, ls='--', c='black')
second_scatter = ax.scatter(x2, y2, marker='x', c='black')

ax.legend([lines.Line2D([0], [0], marker='x', ls='-', c='blue'),
           lines.Line2D([0], [0], marker='x', ls='--', c='black')],
          ['series_1', 'series_2'])

我稍微清理了一下您的代码，但您可以只使用最后一行和必要的导入。

赞(0）回复(0）举报 2023-10-24

xhv8bpkk2#

在最后一行中，只使用已经创建的合并句柄handle_combined而不是handle_start。

ax.legend(handle_combined + list(zip(new_marker_handles,new_line_handles)), 
          label_start + ['series2'])

长度为1，但如果你查看列表的内容，它是一个由两个对象组成的元组。如果你打印handle_combined，你会得到一个由两个Line2D对象组成的列表，其中一个是marker，另一个是line。

print (handle_combined)
# [(<matplotlib.lines.Line2D object at xxxxxxxxx>, <matplotlib.lines.Line2D object at xxxxxxxxx>)]

但是，如果打印handle_start，则只返回一个Line2D对象

print (handle_start)
# [<matplotlib.lines.Line2D object at xxxxxxxxx>]

赞(0）回复(0）举报 2023-10-24

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