Matplotlib 系列之「Legend 图例」

Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助咱们展现每一个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。

如图，红色标注部分就是 Legend 图例。

在以前的一篇文章 Matplotlib 系列之「绘制函数图像」 中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析，但愿读者能先去了解一下。

接着上一次的代码继续讲解 Legend 图例如何展现，以及有哪些经常使用的特性。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2

plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
l1=plt.plot(x,y2)
l2=plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')

plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['up','down'],loc='best')

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))

new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],
          [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])

ax=plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

plt.show()
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上一节中仔细绘制了 Matplotlib 的图像结构，如今能够进行回顾一下。

Title 为图像标题，Axis 为坐标轴, Label 为坐标轴标注，Tick 为刻度线，Tick Label 为刻度注释，Legend 为图例。

设置 Legend 图例

这里咱们将 Legend 图例设置成 如上图中所示，即 up 对应 y = 2x + 1，是一条实线，默认颜色，down 对应 y = x^2^ ，虚线，红色，最后调用 legend 方法设置一些样式便可。

# 设置 legend 图例
l1,=plt.plot(x,y1,label='linear line')
l2,=plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--',label='square line')

plt.legend()
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不带参数调用 legend 会自动获取图例句柄及相关标签，此函数等同于：

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels)
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为彻底控制要添加的图例句柄，一般将适当的句柄直接传递给 legend：

plt.legend(handles=[l1, l2])
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在某些状况下，咱们须要为 legend 图例设置标签

plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'])
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图例的位置

图例的位置能够经过关键字参数loc指定。 bbox_to_anchor关键字可以让用户手动控制图例布局。 例如，若是你但愿轴域图例位于图像的右上角而不是轴域的边角，则只需指定角的位置以及该位置的坐标系：

当咱们指定 loc = 'upper right'，legend 图例将在右上角展现：

你还能够指定 loc 在任何你想要指定的位置：

plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='lower right')
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loc 使用参数

整数，字符串或浮点偶对，默认为 'upper right'。

Legend 常见参数速查表

Keyword	Description
loc	Location code string, or tuple (see below)
fontsize	the font size (used only if prop is not specified)
prop	the font property
markerscale	the relative size of legend markers vs. original
markerfirst	If True (default), marker is to left of the label
numpoints	the number of points in the legend for line
scatterpoints	he number of points in the legend for scatter plot
scatteroffsets	a list of yoffsets for scatter symbols in legend
frameon	If True, draw the legend on a patch (frame)
shadow	If True, draw a shadow behind legend
framealpha	Transparency of the frame
edgecolor	Frame edgecolor
facecolor	Frame facecolor
fancybox	If True, draw the frame with a round fancybox
ncol	number of columns
borderpad	the fractional whitespace inside the legend border
handlelength	the length of the legend hendles
handletextpad	The pad between the legend handle and text
borderaxespad	the pad between the axes and legend border
columnspacing	the spacing between columns
title	the legend title
bbox_to_anchor	the bbox that the legend will be anchored
bbox_tansform	the transform for the bbox,transAxes if None

图例处理器

为了建立图例条目，将句柄做为参数提供给适当的HandlerBase子类。 处理器子类的选择

有如下规则肯定：

• 使用handler_map关键字中的值更新get_legend_handler_map()。
• 检查句柄是否在新建立的handler_map中。
• 检查句柄的类型是否在新建立的handler_map中。
• 检查句柄的mro中的任何类型是否在新建立的handler_map中。

处于完整性，这个逻辑大多在get_legend_handler()中实现。

为了简单起见，让咱们选择matplotlib.legend_handler.HandlerLine2D，它接受numpoints参数（出于便利，注意numpoints是legend()函数上的一个关键字）。 而后咱们能够将实例的字典做为关键字handler_map传给legend。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D

# 设置legend图例
l1,=plt.plot(x,y1,marker = 'o',label='linear line')
l2,=plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,marker = 'o',label='square line')

plt.legend(handler_map = {l1:HandlerLine2D(numpoints=4)},handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='lower right')
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如你所见，up如今有 4 个标记点，down有两个（默认值）。

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PS

特别抱歉，本周事情有点多，一直没有来得及更新。

这周经历了太多的事情：

一、在上海为了退房租，和房东大吵，报警，协商，最终仍是我输了，好无奈。【请广大上班族在租房子的时候必定要看好合同，别让奸商有隙可乘】

二、回家看爸妈，房租退了，准备来北京，因此在家呆了两三天，帮爸妈作点力所能及的事情。

三、踏上北京的征程，今天已是在北京的次日，心情天然是激动而喜悦的，对将来充满期待。