Matplotlib 中如何为所有子图创建一个图例
Jinku Hu
2023年1月30日
2020年3月28日
Matplotlib figure 类中的 legend 方法，用于将 legend 放置在图形级别而不是 subplot 级别。如果所有子图中线条的图案和标签都相同，则用起来会特别方便。
在 Matplotlib 中使用 figure.legend 方法为所有子图制作单个图例
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()
因为我们假定所有子图具有相同的线条和标签，因此，最后一个 Axes 的句柄和标签可以用于整个图形。
当 Matplotlib 中的线柄和线不同时，使用 figure.legend 方法为所有子图制作单个图例
如果子图之间的线型和标签不同，但是所有子图都需要一个图例，则需要从所有子图中获取所有的线柄和标签。
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)
万一单个子图中存在更多的行和标签，所有的线条句柄和标签都将通过列表 extend 方法添加到 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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