如何手动创建图例

问题描述：

我正在使用 matplotlib，我想手动将颜色和标签添加到图例中。我正在将数据添加到图中以指定会导致大量重复。

我的想法是：

    ax2.legend(self.labels,colorList[:len(self.labels)])
    plt.legend()

其中 self.labels 是我想要的图例标签的项目数，它取自大型颜色列表的子集。然而，当我运行它时，它什么也没产生。

解决方案 1：

您查看过图例指南吗？

为了实用性，我引用了指南中的示例。

并非所有手柄都可以自动转换为图例条目，因此通常需要创建一个可以这样做的艺术家。图例手柄不必存在于图形或轴上即可使用。

假设我们想要创建一个图例，其中包含一些用红色表示的数据：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.show()

编辑

要添加两个补丁，您可以执行以下操作：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt

red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label='The blue data')

plt.legend(handles=[red_patch, blue_patch])

解决方案 2：

对于那些想要将手动图例项添加到具有自动生成项的单个/公共图例中的人：

#Imports
import matplotlib.patches as mpatches

# where some data has already been plotted to ax
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# manually define a new patch 
patch = mpatches.Patch(color='grey', label='Manual Label')

# handles is a list, so append manual patch
handles.append(patch) 

# plot the legend
plt.legend(handles=handles, loc='upper center')

手动和自动生成项目的常见图例示例：

添加于 2021-05-23（修订于 2023-04-21，包含要点）

带有手动线、面和点的完整示例

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D
import matplotlib.patches as mpatches

# from data
plt.plot([1,2,3,4], [10,20,30,40], label='My Data (line)', color='red')
plt.scatter([2.5], [15], label='My Data (scatter point)', color='b') # plotting single point via scatter
plt.plot([3.5], [20], label= ' My Data (plot point)', marker='o', markersize=10, 
         markeredgecolor='k', markerfacecolor='g', linestyle='') # plotting single point via plot with null linestyle

# access legend objects automatically created from data
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()

# create manual symbols for legend
patch = mpatches.Patch(color='grey', label='manual patch')   
line = Line2D([0], [0], label='manual line', color='k')
point = Line2D([0], [0], label='manual point', marker='s', markersize=10, 
         markeredgecolor='r', markerfacecolor='k', linestyle='')

# add manual symbols to auto legend
handles.extend([patch, line, point])

plt.legend(handles=handles)
plt.show()

解决方案 3：

这里有一个解决方案，可以让您控制图例线的宽度和样式（以及许多其他东西）。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

colors = ['black', 'red', 'green']
lines = [Line2D([0], [0], color=c, linewidth=3, linestyle='--') for c in colors]
labels = ['black data', 'red data', 'green data']
plt.legend(lines, labels)
plt.show()

如需更多选项，请查看此matplotlib 图库示例。

解决方案 4：

我正在添加一些代码来构建来自https://stackoverflow.com/users/2029132/gabra的答案和来自https://stackoverflow.com/users/5946578/brady-forcier的评论。在这里，我通过“for”循环手动将元素添加到图例中。

首先，我创建一个包含图例名称和所需颜色的字典。实际上，我在加载数据时会这样做，但在这里我只是明确定义：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt    

legend_dict = { 'data1' : 'green', 'data2' : 'red', 'data3' : 'blue' }

然后我循环遍历字典，为每个条目定义一个补丁并附加到列表“patchList”。然后我使用这个列表来创建我的图例。

patchList = []
for key in legend_dict:
        data_key = mpatches.Patch(color=legend_dict[key], label=key)
        patchList.append(data_key)

plt.legend(handles=patchList)
plt.savefig('legend.png', bbox_inches='tight')

这是我的输出：

我并不关心图例条目是否按特定顺序排列，但你可以通过以下方式实现这一点

plt.legend(handles=sorted(patchList))

这是我的第一个回答，因此对于任何错误/失礼之处，我深表歉意。

解决方案 5：

我最终写了以下内容：

def plot_bargraph_with_groupings(df, groupby, colourby, title, xlabel, ylabel):
    """
    Plots a dataframe showing the frequency of datapoints grouped by one column and coloured by another.
    df : dataframe
    groupby: the column to groupby
    colourby: the column to color by
    title: the graph title
    xlabel: the x label,
    ylabel: the y label
    """

    import matplotlib.patches as mpatches

    # Makes a mapping from the unique colourby column items to a random color.
    ind_col_map = {x:y for x, y in zip(df[colourby].unique(),
                               [plt.cm.Paired(np.arange(len(df[colourby].unique())))][0])}


    # Find when the indicies of the soon to be bar graphs colors.
    unique_comb = df[[groupby, colourby]].drop_duplicates()
    name_ind_map = {x:y for x, y in zip(unique_comb[groupby], unique_comb[colourby])}
    c = df[groupby].value_counts().index.map(lambda x: ind_col_map[name_ind_map[x]])

    # Makes the bargraph.
    ax = df[groupby].value_counts().plot(kind='bar',
                                         figsize=FIG_SIZE,
                                         title=title,
                                         color=[c.values])
    # Makes a legend using the ind_col_map
    legend_list = []
    for key in ind_col_map.keys():
        legend_list.append(mpatches.Patch(color=ind_col_map[key], label=key))

    # display the graph.
    plt.legend(handles=legend_list)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)