Добавление легенды в PyPlot в Matplotlib самым простым способом

TL; DR -> Как создать легенду для линейного графа в Matplotlib, PyPlotне создавая дополнительных переменных?

Пожалуйста, рассмотрите графический скрипт ниже:

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()

Как вы можете видеть, это очень простое использование matplotlib«с PyPlot. В идеале это создает график, подобный приведенному ниже:

Ничего особенного, я знаю. Тем не менее, неясно, где и какие данные наносятся (я пытаюсь представить данные некоторых алгоритмов сортировки, длины в зависимости от времени, и я хотел бы убедиться, что люди знают, какая линия, какая). Таким образом, мне нужна легенда, однако, взглянув на следующий пример ниже ( с официального сайта ):

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)

Вы увидите, что мне нужно создать дополнительную переменную ax. Как я могу добавить легенду к моему графику, не создавая эту дополнительную переменную и сохранив простоту моего текущего сценария?

Добавьте label=к каждому из ваших plot()звонков, а затем позвоните legend(loc='upper left').

Рассмотрим этот пример (протестирован с 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()

Немного изменено из этого урока: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Вы можете получить доступ к экземпляру Axes ( ax) с помощью plt.gca(). В этом случае вы можете использовать

plt.gca().legend()

Вы можете сделать это, используя label=ключевое слово в каждом из ваших plt.plot()вызовов или назначив свои метки в виде кортежа или списка внутри legend, как в этом рабочем примере:

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()

Однако, если вам нужно получить доступ к экземпляру Axes более одного раза, я рекомендую сохранить его в переменной axс

ax = plt.gca()

а потом звоню axвместо plt.gca().

Вот пример, чтобы помочь вам ...

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()

Простой сюжет для кривых синуса и косинуса с легендой.

Используемый 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()

Добавьте метки к каждому аргументу в вашем вызове сюжета, соответствующему серии, которую он отображает, т.е. label = "series 1"

Затем просто добавьте Pyplot.legend()в конец вашего скрипта, и легенда будет отображать эти метки.

Вы можете добавить собственную документацию легенды

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()