标签：需要 ace sim .sh some 取图 randn 注意 简单
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt在开始教程之前，我们必须先了解matplotlib.pyplot.legend()，该函数可以用以添加图例。
通过这种方式，lendgend()会从artist中获取label属性，并自动生成图例，比如：
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([1, 2, 3], label="Inline label")
ax.legend()
plt.show()或者：
line.set_label("Inline label")
ax.legend()
我们也可以通过下列操作，为已经存在的Artist添加图例，但是这种方式并不推荐，因为我们很容易混淆。
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([1, 2, 3])
ax.legend(["A simple line"])
我们也可以显示添加图例：
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3])
line2, = ax.plot([3, 2, 1])
ax.legend((line1, line2), ("line1", "line2"))
参数：
handle: Artist
label: 标签
loc:位置，比如"best":0, "upper right" 1 ...
fontsize
...
直接使用legend()命令，matplotlib会自动检测并生成图例，这种方式等价于：
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels)需要注意的是，只有为Artist设置标签了，通过get_legend_handles_labels()才有效。
有些时候，我们只需要为部分Artist设置图例，这时只需手动传入handles:
line_up, = plt.plot([1,2,3], label='Line 2')
line_down, = plt.plot([3,2,1], label='Line 1')
plt.legend(handles=[line_up, line_down])当然了，相应的可以传入标签：
line_up, = plt.plot([1,2,3], label='Line 2')
line_down, = plt.plot([3,2,1], label='Line 1')
plt.legend([line_up, line_down], ['Line Up', 'Line Down'])并不是所有的Artist都能被自动设置为图例，也不是所有Artist都需要被设置为图例。
假如我们想要为所有红颜色的玩意儿设置图例：
import matplotlib.patches as mpatches
x = np.arange(1, 4)
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(1, 10):
ax.plot(x, i * x, color = "red" if i % 2 else "blue")
red_patch = mpatches.Patch(color="red")
# red_patch: <matplotlib.patches.Patch object at 0x00000228D0D4BF60>
plt.legend(handles=[red_patch], labels=["red line"])
plt.show()如果没理解错，通过patches.Patch构造了一个颜色为红色的Artist类，然后legend()就会对所有满足条件的Artist的类进行处理（其实也用不了处理啊，只是加了图例）。错啦错啦，实际上，就是简单地造了一个颜色为红色的片，价格red line标签而已，跟已有的Artist没啥关系。
实际上，图例并不十分依赖于现有的Artist，我们完全可以随心所欲地添加：
import matplotlib.lines as mlines
blue_line = mlines.Line2D([], [], color='blue', marker='*',
markersize=15, label='Blue stars')
plt.legend(handles=[blue_line])
plt.show()
legend()提供了loc参数，可以处理一般的位置。而bbox_to_anchor参数可以更加有效强大地来定位：
x = np.arange(1, 4)
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(1, 10):
ax.plot(x, i * x, color = "red" if i % 2 else "blue", label="line{0}".format(i))
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1),
bbox_transform=plt.gcf().transFigure)
plt.show()
bbox_to_anchor=(1,1)表示legend的位置在右上角，因为bbox_transform，我们将坐标转换为了当前figure的坐标系，也就是图例会放在整个图片的右上角，如果我们去掉这个选项：
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))
这个时候和下面是等价的：
plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),
bbox_transform=ax.transAxes)即，此时的(1,1)表示的是Axes的右上角。
当我们这么做的时候：
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1),
bbox_transform=ax.transData)这个时候以数据，也就是我们看到的坐标为依据：
下面会用到的一些参数分析：
bbox_to_anchor: (x, y, width, height) 说实话，我并没有搞懂width, height的含义，有的时候能调正宽度，有的时候又不能
ncol: 图例的列数，有些时候图例太多，让他分成俩列三列啊
boderraxespad: axes与图例边界的距离。
plt.subplot(211)
plt.plot([1, 2, 3], label="test1")
plt.plot([3, 2, 1], label="test2")
# Place a legend above this subplot, expanding itself to
# fully use the given bounding box.
plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc='lower left',
ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0.)
plt.subplot(223)
plt.plot([1, 2, 3], label="test1")
plt.plot([3, 2, 1], label="test2")
# Place a legend to the right of this smaller subplot.
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=1.)
plt.show()
如果我们多次使用legend()，实际上并不会生成多个图例：
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3])
line2, = ax.plot([3, 2, 1])
ax.legend([line1], ["line1"])
ax.legend([line2], ["line2"])
plt.show()
为此，我们需要手动添加图例：
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3])
line2, = ax.plot([3, 2, 1])
legend1 = ax.legend([line1], ["line1"], loc="upper right")
ax.add_artist(legend1)
ax.legend([line2], ["line2"])
plt.show()
没看懂啥意思。
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D
line1, = plt.plot([3, 2, 1], marker='o', label='Line 1')
line2, = plt.plot([1, 2, 3], marker='o', label='Line 2')
plt.legend(handler_map={line1: HandlerLine2D(numpoints=4)})
from numpy.random import randn
z = randn(10)
red_dot, = plt.plot(z, "ro", markersize=15)
# Put a white cross over some of the data.
white_cross, = plt.plot(z[:5], "w+", markeredgewidth=3, markersize=15)
plt.legend([red_dot, (red_dot, white_cross)], ["Attr A", "Attr A+B"])
从这例子中感觉，就是legend_handler里面有一些现成，稀奇古怪的图例供我们使用？
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D, HandlerTuple
p1, = plt.plot([1, 2.5, 3], 'r-d')
p2, = plt.plot([3, 2, 1], 'k-o')
l = plt.legend([(p1, p2)], ['Two keys'], numpoints=1,
handler_map={tuple: HandlerTuple(ndivide=None)})
这一节呢，主要就是告诉我们，如何通过handler_map这个参数，传入一个映射，可以构造任意？奇形怪状的图例？不过参数也忒多了吧，不过感觉蛮有用的。
import matplotlib.patches as mpatches
class AnyObject(object):
pass
class AnyObjectHandler(object):
def legend_artist(self, legend, orig_handle, fontsize, handlebox):
x0, y0 = handlebox.xdescent, handlebox.ydescent
width, height = handlebox.width, handlebox.height
patch = mpatches.Rectangle([x0, y0], width, height, facecolor='red',
edgecolor='black', hatch='xx', lw=3,
transform=handlebox.get_transform())
handlebox.add_artist(patch)
return patch
plt.legend([AnyObject()], ['My first handler'],
handler_map={AnyObject: AnyObjectHandler()})
from matplotlib.legend_handler import HandlerPatch
class HandlerEllipse(HandlerPatch):
def create_artists(self, legend, orig_handle,
xdescent, ydescent, width, height, fontsize, trans):
center = 0.5 * width - 0.5 * xdescent, 0.5 * height - 0.5 * ydescent
p = mpatches.Ellipse(xy=center, width=width + xdescent,
height=height + ydescent)
self.update_prop(p, orig_handle, legend)
p.set_transform(trans)
return [p]
c = mpatches.Circle((0.5, 0.5), 0.25, facecolor="green",
edgecolor="red", linewidth=3)
plt.gca().add_patch(c)
plt.legend([c], ["An ellipse, not a rectangle"],
handler_map={mpatches.Circle: HandlerEllipse()})
"""都是啥和啥啊。。。"""
class AnyObject(object):
pass
class AnyObjectHandler(object):
def legend_artist(self, legend, orig_handle, fontsize, handlebox):
x0, y0 = handlebox.xdescent, handlebox.ydescent
width, height = handlebox.width, handlebox.height
patch = mlines.Line2D([1, 2, 3, 4, 6], [1, 2, 3, 4, 6], linewidth=width/2, color='red',
transform=handlebox.get_transform())
handlebox.add_artist(patch)
return patch
plt.legend([AnyObject()], ['My first handler'],
handler_map={AnyObject: AnyObjectHandler()})
plt.lengend()-添加图例
get_legend_handles_labels()-获取图例处理对象和对应的标签
matplotlib.patches-包括向量，圆，矩形，多边形等等
legend_artist
标签：需要 ace sim .sh some 取图 randn 注意 简单
原文地址：https://www.cnblogs.com/MTandHJ/p/10850415.html
