手动添加图例项Python matplotlib

我正在使用matlibplot，我想手动向图例添加颜色和标签项。我将数据添加到绘图中，以指定在那里将导致大量重复。

我的想法是：

    ax2.legend(self.labels,colorList[:len(self.labels)])
    plt.legend()

self.labels是我想要的图例标签所占的项目数量，它占了大颜色列表的一部分。但是，当我运行它时，它什么也不会产生。

我有什么想念的吗？

谢谢

您是否查看过图例指南？

为了实用，我引用了指南中的示例。

并非所有句柄都可以自动转换为图例条目，因此通常需要创建一个可以的图例。要使用图例或轴，不必存在图例手柄。

假设我们要创建一个图例，该图例具有一些用红色表示的数据的条目：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt

red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data')
plt.legend(handles=[red_patch])

plt.show()

编辑

要添加两个补丁，您可以执行以下操作：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt

red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label='The blue data')

plt.legend(handles=[red_patch, blue_patch])

这是一个解决方案，可让您控制图例行的宽度和样式（还有许多其他功能）。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

colors = ['black', 'red', 'green']
lines = [Line2D([0], [0], color=c, linewidth=3, linestyle='--') for c in colors]
labels = ['black data', 'red data', 'green data']
plt.legend(lines, labels)
plt.show()

有关更多选项，请查看此matplotlib Gallery示例。

对于那些希望将手动图例项添加到具有自动生成的项的单个/通用图例中的人：

# where some data has already been plotted to ax
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# manually define a new patch 
patch = mpatches.Patch(color='grey', label='Manual Label')

# handles is a list, so append manual patch
handles.append(patch) 

# plot the legend
plt.legend(handles=handles, loc='upper center')

带有手动和自动生成的项目的常见图例示例：

我添加一些代码来构建从答案https://stackoverflow.com/users/2029132/gabra和评论https://stackoverflow.com/users/5946578/brady-forcier。在这里，我通过“ for”循环将元素手动添加到图例。

首先，我用我的图例名称和所需的颜色创建字典。我实际上是在加载数据时执行此操作的，但是在这里我只是明确定义：

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt    

legend_dict = { 'data1' : 'green', 'data2' : 'red', 'data3' : 'blue' }

然后，我遍历字典，为每个条目定义一个补丁，并追加到列表“ patchList”。然后，我使用此列表创建我的图例。

patchList = []
for key in legend_dict:
        data_key = mpatches.Patch(color=legend_dict[key], label=key)
        patchList.append(data_key)

plt.legend(handles=patchList)
plt.savefig('legend.png', bbox_inches='tight')

这是我的输出：

我不担心图例条目按特定顺序排列，但是您可以通过以下方式实现此目的

plt.legend(handles=sorted(patchList))

这是我的第一个答案，因此对任何错误/虚假行为表示歉意。

我最终将其写出来：

def plot_bargraph_with_groupings(df, groupby, colourby, title, xlabel, ylabel):
    """
    Plots a dataframe showing the frequency of datapoints grouped by one column and coloured by another.
    df : dataframe
    groupby: the column to groupby
    colourby: the column to color by
    title: the graph title
    xlabel: the x label,
    ylabel: the y label
    """

    import matplotlib.patches as mpatches

    # Makes a mapping from the unique colourby column items to a random color.
    ind_col_map = {x:y for x, y in zip(df[colourby].unique(),
                               [plt.cm.Paired(np.arange(len(df[colourby].unique())))][0])}


    # Find when the indicies of the soon to be bar graphs colors.
    unique_comb = df[[groupby, colourby]].drop_duplicates()
    name_ind_map = {x:y for x, y in zip(unique_comb[groupby], unique_comb[colourby])}
    c = df[groupby].value_counts().index.map(lambda x: ind_col_map[name_ind_map[x]])

    # Makes the bargraph.
    ax = df[groupby].value_counts().plot(kind='bar',
                                         figsize=FIG_SIZE,
                                         title=title,
                                         color=[c.values])
    # Makes a legend using the ind_col_map
    legend_list = []
    for key in ind_col_map.keys():
        legend_list.append(mpatches.Patch(color=ind_col_map[key], label=key))

    # display the graph.
    plt.legend(handles=legend_list)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)