如何手动创建图例答案

【问题标题】：How to manually create a legend如何手动创建图例
【发布时间】：2022-03-24 16:53:58
【问题描述】：

我正在使用 matlibplot，我想手动将项目添加到图例中，这些项目是颜色和标签。我正在向图中添加数据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，它采用大型颜色列表的子集。但是，当我运行它时，这不会产生任何结果。

我错过了什么吗？

谢谢

【问题讨论】：

How to make custom legend in matplotlib的可能重复

标签： python matplotlib seaborn legend

【解决方案1】：

你检查过Legend Guide吗？

为了实用，我引用guide的例子。

并非所有句柄都可以自动变成图例条目，所以它通常需要创造一个可以的艺术家。图例手柄不必须存在于图形或轴上才能使用。

假设我们想创建一个图例，其中包含一些数据的条目用红色表示：

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，您可以这样做：

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])

【讨论】：

如何添加多个？我可以列出补丁列表，然后执行 plt.legend(handles=patchList)
@Bradyforcier 完全正确。
我尝试像这样添加我的自定义补丁，我在图例中看到两个黑点和补丁'>。我尝试在上面添加 red_patch，我得到了同样的结果。补丁被添加为 plt.legend(mpatches.Patch(color='red', label='The red data'))。原来我坚持使用的版本是超级旧的 0.99。不知道如何了解这个旧 API 的工作原理
@Bradyforcier 我添加了一个带有两个补丁的示例。我不确定它是否适用于 v0.99。
是否也可以手动将一种颜色分配给一个特定值？

【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/常见图例中的人：

#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：

已添加 2021-05-23

带有手动线和补丁的完整示例

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

plt.plot([1,2,3,4], [10,20,30,40], label='My Data', color='red')

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()

patch = mpatches.Patch(color='grey', label='manual patch')   
line = Line2D([0], [0], label='manual line', color='k')

handles.extend([patch,line])

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

【讨论】：

对于使用标准 matplotlib.pyplot 作为 plt 的任何人，我必须这样做：plt.legend()handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
一个更好的答案，因为它显示附加到生成的标签，而不是手动添加所有内容。
如果我想让标签看起来像一条黑线而不是黑块怎么办？我尝试更改linewidth，但它只会更改块周围的框架。
@Shaun Han ...请参阅我的答案所附的块

【解决方案3】：

这是一个解决方案，可让您控制图例线的宽度和样式（在a lot of other things 中）。

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()

更多选项，请查看matplotlib gallery sample。

【讨论】：

【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，我手动将元素添加到图例中通过'for'循环。

首先，我创建一个包含我的图例名称和所需颜色的字典。我实际上是在加载数据时这样做的，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' }

然后我遍历字典并为每个条目定义一个补丁并附加到一个列表'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：

我不担心图例条目按特定顺序排列，但您可以通过

实现这一点

plt.legend(handles=sorted(patchList))

这是我的第一个答案，如有任何错误/失礼，请提前道歉。

【讨论】：

我可以用圆形补丁代替矩形吗？
@seralouk 你可能想看看这个

【解决方案5】：

我最后写了这个：

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)

【讨论】：

【解决方案6】：

一个简单的方法是在需要时强制使用标签：

# add the following line after the code that plots your graph

plt.legend(['Name1', 'Name2'])

例子：

axes[ax] = sns.lineplot(x='days', y='value', data=dataset, palette = 'coolwarm', lw=5)
axes[ax].set_title('Value Across Days')
axes[ax].set_xlabel('Days')
axes[ax].set_ylabel('Value')
axes[ax].legend(['Measurement1', 'Measurement2'], loc='best')

结果：

【讨论】：