matplotlib：同一图上有2个不同的图例

我有一个绘图，其中不同的颜色用于不同的参数，并且不同的线型用于不同的算法。目的是比较使用相似参数执行的不同算法的结果。这意味着我总共使用4种不同的颜色和3种不同的线型，同一张图上总共有12个图。

实际上，我是根据颜色构建图例的，将每种颜色与相应的参数相关联。现在，我想在同一张图上显示第二个图例，以及每种线型的含义。有可能实现吗？怎么样？

这实际上是我的代码：

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = cycle(c)
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    pyplot.plot(d1, '-', color=c, label="d1")
    pyplot.plot(d1, '--', color=c)
    pyplot.plot(d2, '.-', color=c)

pyplot.legend()

matplotlib文档中有关于该确切主题的部分：http : //matplotlib.org/users/legend_guide.html#multiple-legends-on-the-same-axes

这是您的特定示例的代码：

import itertools
from matplotlib import pyplot

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    l1, = pyplot.plot(d1, '-', color=c)
    l2, = pyplot.plot(d2, '--', color=c)
    l3, = pyplot.plot(d3, '.-', color=c)

    plot_lines.append([l1, l2, l3])

legend1 = pyplot.legend(plot_lines[0], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
pyplot.legend([l[0] for l in plot_lines], parameters, loc=4)
pyplot.gca().add_artist(legend1)

这是其输出的示例：

这也是一种更“动手”的方式（即与任何图形轴明确交互）：

import itertools
from matplotlib import pyplot

fig, axes = plt.subplot(1,1)

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    c = next(cc)
    axes.plot(d1, '-', color=c)
    axes.plot(d2, '--', color=c)
    axes.plot(d3, '.-', color=c)

# In total 3x3 lines have been plotted
lines = axes.get_lines()
legend1 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,1,2]], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
legend2 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,3,6]], parameters, loc=4)
axes.add_artist(legend1)
axes.add_artist(legend2)

我喜欢这种书写方式，因为它可以潜在地以不太模糊的方式使用不同的轴。您可以先创建一组图例，然后使用“ add_artist”方法将它们添加到所需的轴上。另外，我从matplotlib开始，至少对我来说，在显露objets时更容易理解脚本。

注意：注意，显示/保存时，图例可能会被截断。若要解决此问题，请使用axis.set_position（[left，bottom，width，length]）方法相对于图形尺寸缩小子图并显示图例。

您也可以使用 line.get_label()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
parameters = [1,2,3,4]
for p in parameters:

  color = colors[parameters.index(p)]
  plt.plot([1,10],[1,p], '-', c=color, label='auto label '+str(p))

lines = plt.gca().get_lines()
include = [0,1]
legend1 = plt.legend([lines[i] for i in include],[lines[i].get_label() for i in include], loc=1)
legend2 = plt.legend([lines[i] for i in [2,3]],['manual label 3','manual label 4'], loc=4)
plt.gca().add_artist(legend1)
plt.show()

使用双重影轴怎么办？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

colors = ['b', 'r', 'g', ]
styles = ['-', '--', '-.']

for cc, col in enumerate(colors):
    for ss, sty in enumerate(styles):
        print(cc, ss)
        ax.plot([0, 1], [cc, ss], c=colors[cc], ls=styles[ss])

for cc, col in enumerate(colors):
    ax.plot(np.NaN, np.NaN, c=colors[cc], label=col)

ax2 = ax.twinx()
for ss, sty in enumerate(styles):
    ax2.plot(np.NaN, np.NaN, ls=styles[ss],
             label='style ' + str(ss), c='black')
ax2.get_yaxis().set_visible(False)

ax.legend(loc=1)
ax2.legend(loc=3)

plt.show()