用twinx（）辅助轴：如何添加到图例？

我有一个使用两个y轴的图twinx()。我还给行加了标签，并想用显示legend()，但我仅成功获得了图例中一个轴的标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

因此，我仅获得图例中第一个轴的标签，而没有得到第二个轴的标签“ temp”。如何将第三个标签添加到图例？

您可以通过添加以下行轻松添加第二个图例：

ax2.legend(loc=0)

您将获得：

但是，如果要将所有标签都放在一个图例上，则应执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

这会给你这个：

我不确定此功能是否是新功能，但您也可以使用get_legend_handles_labels（）方法，而不是自己跟踪行和标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

pi = np.pi

# fake data
time = np.linspace (0, 25, 50)
temp = 50 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) \
        * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2) + 15
Swdown = 400 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2)
Rn = Swdown - 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# ask matplotlib for the plotted objects and their labels
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

从matplotlib 2.1版开始，您可以使用图例。可以创建一个图例ax.legend()，而不是通过轴的手柄ax生成图例。

fig.legend（loc =“右上”）

它将收集图中所有子图的所有手柄。由于它是一个人物图例，因此它将放置在人物的角上，并且loc参数是相对于人物的。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc="upper right")

ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")

plt.show()

为了将图例放回轴中，可以提供a bbox_to_anchor和a bbox_transform。后者是图例应驻留的轴的轴变换。前者可以是loc轴坐标中给定定义的边的坐标。

fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)

您可以通过在ax中添加行来轻松获得所需的内容：

ax.plot([], [], '-r', label = 'temp')

要么

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

除了给ax图例添加标签之外，这什么都不会绘制。

我认为这是一种简单得多的方法。当第二轴上只有几条线时，无需自动跟踪线，因为像上面这样的手工固定将非常容易。无论如何，这取决于您的需求。

整个代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(22.)
temp = 20*np.random.rand(22)
Swdown = 10*np.random.randn(22)+40
Rn = 40*np.random.rand(22)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()

#---------- look at below -----------

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')

ax2.plot(time, temp, '-r')  # The true line in ax2
ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')  # Make an agent in ax

ax.legend(loc=0)

#---------------done-----------------

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

情节如下：

更新：添加更好的版本：

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

这plot(0, 0)可能会改变轴范围，但无济于事。

散布的另一个示例

ax.scatter([], [], s=100, label = 'temp')  # Make an agent in ax
ax2.scatter(time, temp, s=10)  # The true scatter in ax2

ax.legend(loc=1, framealpha=1)

可能适合您需求的快速技巧。

取下盒子的框架，然后手动将两个图例彼此相邻放置。像这样

ax1.legend(loc = (.75,.1), frameon = False)
ax2.legend( loc = (.75, .05), frameon = False)

位置元组从左到右和从下到上的百分比代表图表中的位置。

我找到了以下官方matplotlib示例，该示例使用host_subplot在一个图例中显示多个y轴和所有不同的标签。无需任何解决方法。到目前为止，我找到的最佳解决方案。 http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()

offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
                                    axes=par2,
                                    offset=(offset, 0))

par2.axis["right"].toggle(all=True)

host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)

host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)

host.legend()

plt.draw()
plt.show()