Thêm một huyền thoại vào PyPlot trong Matplotlib theo cách đơn giản nhất có thể

TL; DR -> Làm cách nào để tạo một chú giải cho biểu đồ đường trong Matplotlib's PyPlotmà không tạo thêm bất kỳ biến nào?

Vui lòng xem xét kịch bản đồ thị dưới đây:

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("Combined Statistics")
    PyPlot.xlabel("Length of list (number)")
    PyPlot.ylabel("Time taken (seconds)")
    PyPlot.show()

Như bạn có thể thấy, đây là một sử dụng rất cơ bản của matplotlib's PyPlot. Điều này lý tưởng tạo ra một biểu đồ như dưới đây:

Không có gì đặc biệt, tôi biết. Tuy nhiên, không rõ dữ liệu nào đang được vẽ ở đâu (Tôi đang cố gắng vẽ dữ liệu của một số thuật toán sắp xếp, độ dài theo thời gian và tôi muốn chắc chắn rằng mọi người biết đó là dòng nào). Vì vậy, tôi cần một huyền thoại, tuy nhiên, hãy xem ví dụ sau đây ( từ trang web chính thức ):

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

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# reverse the order
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])

# or sort them by labels
import operator
hl = sorted(zip(handles, labels),
            key=operator.itemgetter(1))
handles2, labels2 = zip(*hl)

ax.legend(handles2, labels2)

Bạn sẽ thấy rằng tôi cần tạo thêm một biến ax. Làm cách nào tôi có thể thêm một chú giải vào biểu đồ của mình mà không phải tạo thêm biến này và giữ lại sự đơn giản của tập lệnh hiện tại của tôi?

Thêm một label=vào mỗi plot()cuộc gọi của bạn và sau đó gọilegend(loc='upper left') .

Xem xét mẫu này (được thử nghiệm với 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="sine")
plt.plot(x, y2, "-r", label="cosine")
plt.legend(loc="upper left")
plt.ylim(-1.5, 2.0)
plt.show()

Sửa đổi một chút từ hướng dẫn này: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Bạn có thể truy cập vào trường hợp Axes ( ax) với plt.gca(). Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng

plt.gca().legend()

Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng label=từ khóa trong mỗi plt.plot()cuộc gọi của mình hoặc bằng cách gán nhãn của bạn dưới dạng một tuple hoặc danh sách bên trong legend, như trong ví dụ hoạt động này:

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()

Tuy nhiên, nếu bạn cần truy cập vào đối tượng Axes nhiều hơn một lần, tôi khuyên bạn nên lưu nó vào biến axvới

ax = plt.gca()

và sau đó gọi axthay plt.gca().

Đây là một ví dụ để giúp bạn ...

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='Data')
plt.plot(data[:,0], m*data[:,0] + b,color='red',label='Our Fitting 
Line')
ax.set_xlabel('ADR')
ax.set_ylabel('Rating')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

Một cốt truyện đơn giản cho các đường cong sin và cos với một huyền thoại.

Đã sử dụng 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)')  #specify label for the corresponding curve
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()

Thêm nhãn cho mỗi đối số trong lệnh gọi cốt truyện của bạn tương ứng với chuỗi nó đang vẽ đồ thị, nghĩa là label = "series 1"

Sau đó, chỉ cần thêm Pyplot.legend()vào dưới cùng của tập lệnh của bạn và chú giải sẽ hiển thị các nhãn này.

Bạn có thể thêm một tài liệu truyền thuyết tùy chỉnh

first = [1, 2, 4, 5, 4]
second = [3, 4, 2, 2, 3]
plt.plot(first,'g--', second, 'r--')
plt.legend(['First List','Second List'], loc='upper left')
plt.show()

    # Dependencies
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #Set Axes
    # Set x axis to numerical value for month
    x_axis_data = np.arange(1,13,1)
    x_axis_data

    # Average weather temp
    points = [39, 42, 51, 62, 72, 82, 86, 84, 77, 65, 55, 44]

    # Plot the line
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.show()

    # Convert to Celsius C = (F-32) * 0.56
    points_C = [round((x-32) * 0.56,2) for x in points]
    points_C

    # Plot using Celsius
    plt.plot(x_axis_data, points_C)
    plt.show()

    # Plot both on the same chart
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.plot(x_axis_data, points_C)

    #Line colors
    plt.plot(x_axis_data, points, "-b", label="F")
    plt.plot(x_axis_data, points_C, "-r", label="C")

    #locate legend
    plt.legend(loc="upper left")
    plt.show()