极客笔记Matplotlib 如何在图表中制作自定义图例
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简介
Matplotlib 是一种基于 Python 的绘图库，它提供了丰富的绘图功能，可以制作各种样式的图表。在 Matplotlib 中，图例是一个非常重要的组成部分，可以使得图表更加易于理解和解释。Matplotlib 提供了很多图例类型供使用，包括默认的图例和自定义的图例。
本篇文章主要介绍如何在 Matplotlib 中制作自定义图例，包括创建自定义的图例对象和将自定义的图例添加到绘图中。
创建自定义的图例对象
在 Matplotlib 中创建自定义的图例对象可以通过以下两种方式实现：
1. 使用 Line2D 对象创建自定义图例
我们可以使用 Line2D 对象创建自定义的图例，Line2D 是一个可接受多种类型参数的 Artist 对象，包括颜色、线型、点型等。下面是一个示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, color='red', linestyle='--', label='cos(x)')
line1 = plt.Line2D([0], [0], color='blue', linestyle='-', lw=2)
line2 = plt.Line2D([0], [0], color='red', linestyle='--', lw=2)
plt.legend(handles=[line1, line2], labels=['sin(x)', 'cos(x)'])
plt.show()
上述代码中，我们先绘制了两个函数 sin(x) 和 cos(x)，并在每个 plot 函数中设置了颜色、线型和标签。然后，我们将这两个线条分别存储为 line1 和 line2 两个 Line2D 对象，并使用 plt.legend 函数来绘制图例。
2. 使用 Patch 对象创建自定义图例
Matplotlib 也可以使用其他不同的 Artist 对象来创建自定义图例，例如 Patch 对象，这里我们展示一个使用 Rectangle 对象来创建自定义图例的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, color='red', linestyle='--', label='cos(x)')
rect1 = plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc='blue', ec='black', lw=2)
rect2 = plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc='red', ec='black', lw=2)
plt.legend(handles=[rect1, rect2], labels=['sin(x)', 'cos(x)'])
plt.show()
上述代码中，我们将两个 Rectangle 对象分别存储为 rect1 和 rect2，其中每个对象的位置和颜色用于表示相应的 sin(x) 和 cos(x) 数据。然后，我们将它们传递给 plt.legend 函数来绘制一个自定义的图例。
将自定义的图例添加到绘图中
创建自定义的图例对象后，我们可以将它们添加到 Matplotlib 绘图中。这里有两种方式实现：
1. 在 plt.plot 函数中使用 label 参数
我们可以在 plt.plot 函数中使用 label 参数来绘制每个图像，并在 plt.legend 函数中传递这些图像的 label 和对应的 Artist 对象来创建一个自定义的图例，例如：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
sin_plot, = plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)')
cos_plot, = plt.plot(x, y2, color='red', linestyle='--', label='cos(x)')
plt.legend(handles=[sin_plot, cos_plot])
plt.show()
在上述代码中，我们在 plt.plot 函数中使用了 label 参数，并将每个线条的返回值分别存储在 sin_plot 和 cos_plot 变量中。然后，我们将这些变量传递给 plt.legend 函数来创建自定义的图例。
2. 使用 plt.legend 函数中的 handles 和 labels 参数
除了在 plt.plot 函数中使用 label 参数外，我们还可以使用 plt.legend 函数的 handles 和 labels 参数来手动指定 Artist 对象和标签。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
sin_line = plt.Line2D([0], [0], color='blue', linestyle='-', lw=2)
cos_line = plt.Line2D([0], [0], color='red', linestyle='--', lw=2)
plt.plot(x, y1, color='blue', linestyle='-', label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, color='red', linestyle='--', label='cos(x)')
plt.legend(handles=[sin_line, cos_line], labels=['sin(x)', 'cos(x)'])
plt.show()
在上述代码中，我们先创建了两个 Line2D 对象，并将其分别存储在 sin_line 和 cos_line 变量中。然后，我们再绘制 sin(x) 和 cos(x) 函数，并且将图例的 handles 和 labels 参数设置为我们之前创建的两个 Line2D 对象和相应的标签。
总结
本篇文章介绍了如何在 Matplotlib 中制作自定义图例。我们可以使用 Line2D 或其他 Artist 对象来创建自定义的图例对象，并使用 plt.legend 函数在我们的图表中添加它们。在 plt.plot 函数中使用 label 参数或者在 plt.legend 函数中使用 handles 和 labels 参数，都可以帮助我们快速方便地创建自定义的图例。