Matplotlib 中如何為所有子圖建立一個圖例
Jinku Hu
2023年1月30日
2020年3月28日
Matplotlib figure 類中的 legend 方法，用於將 legend 放置在圖形級別而不是 subplot 級別。如果所有子圖中線條的圖案和標籤都相同，則用起來會特別方便。
在 Matplotlib 中使用 figure.legend 方法為所有子圖製作單個圖例
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
axes = fig.subplots(nrows=2, ncols=2)
for ax in fig.axes:
ax.plot([0, 10], [0, 10], label='linear')
lines, labels = fig.axes[-1].get_legend_handles_labels()
fig.legend(lines, labels, loc = 'upper center')
plt.show()
lines, labels = fig.axes[-1].get_legend_handles_labels()
因為我們假定所有子圖具有相同的線條和標籤，因此，最後一個 Axes 的控制代碼和標籤可以用於整個圖形。
當 Matplotlib 中的線柄和線不同時，使用 figure.legend 方法為所有子圖製作單個圖例
如果子圖之間的線型和標籤不同，但是所有子圖都需要一個圖例，則需要從所有子圖中獲取所有的線柄和標籤。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 501)
fig = plt.figure()
axes = fig.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0, 0].plot(x,
np.sin(x),
color = 'k',
label="sin(x)")
axes[0, 1].plot(x,
np.cos(x),
color = 'b',
label="cos(x)")
axes[1, 0].plot(x,
np.sin(x) + np.cos(x),
color = 'r',
label="sin(x)+cos(x)")
axes[1, 1].plot(x,
np.sin(x) - np.cos(x),
color = 'm',
label="sin(x)-cos(x)")
lines = []
labels = []
for ax in fig.axes:
axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
lines.extend(axLine)
labels.extend(axLabel)
fig.legend(lines, labels,
loc = 'upper right')
plt.show()
for ax in fig.axes:
axLine, axLabel = ax.get_legend_handles_labels()
lines.extend(axLine)
labels.extend(axLabel)
萬一單個子圖中存在更多的行和標籤，所有的線條控制代碼和標籤都將通過列表 extend 方法新增到 lines 和 labels 列表中。
Author: Jinku Hu
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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