matplotlib legend

介绍

在数据可视化中，图例（legend）是一种非常常见的元素。图例是放置在图表中的一组标签，用于解释图表中不同元素的含义。例如，在展示多条折线的折线图中，图例可以用来标识每条折线对应的含义。

在Python数据可视化库matplotlib中，我们可以使用legend函数来添加图例到我们的图表中。本文将详细介绍matplotlib中图例的使用方法。

matplotlib legend函数

在matplotlib中，我们可以使用xlabel、ylabel和title函数对图表的x轴、y轴和标题进行设置。同样地，我们可以通过legend函数对图表的图例进行设置。

`legend`函数的基本语法

legend函数的基本语法如下：

legend(handles=None, labels=None, loc='best')

handles：图例中标签的列表，即需要在图例中显示的元素。默认为None。如果未指定handles参数，图例将自动显示与当前图表相关的标签。
labels：图例中每个标签的文本列表。如果未指定labels参数，图例将使用handles参数中元素的文本。
loc：图例的位置。默认为’best’，表示自动选择一个最佳位置。还可以使用其他字符串或数值指定位置。

下面，我们将通过一些示例来演示legend函数的用法。

示例1：基本用法

我们先从一个简单的示例开始。假设我们有一条折线，表示每天的温度变化，并希望在图表中添加一个图例。下面是相应的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 温度数据
temperatures = [25, 23, 24, 20, 22, 25, 30, 29, 27, 26]
days = range(1, 11)

# 绘制折线图
plt.plot(days, temperatures, label='Temperature')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们通过label参数设置了折线的标签为’Temperature’，然后调用legend函数来添加图例。在不指定handles和labels参数的情况下，默认显示了与当前图表相关的标签。

示例2：自定义图例位置

有时候，我们希望将图例放置在特定的位置，而不是让matplotlib自动选择一个最佳位置。可以使用loc参数来指定图例的位置。loc参数可以使用预定义的字符串值，也可以使用数值值。

下面的代码示例演示了如何将图例放置在左上角：

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线1的数据
x1 = range(1, 6)
y1 = [5, 7, 3, 8, 4]
# 折线2的数据
x2 = range(1, 6)
y2 = [3, 4, 6, 2, 9]

# 绘制两条折线
plt.plot(x1, y1, label='Line 1')
plt.plot(x2, y2, label='Line 2')

# 添加图例，放置在左上角
plt.legend(loc='upper left')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们使用了两条折线，并将它们的标签分别设置为’Line 1’和’Line 2’。然后，通过将loc参数设置为’upper left’，将图例放置在左上角。

示例3：自定义图例标签

有时候，我们可能需要自定义图例标签的文本，而不是使用默认的文本。可以使用handles和labels参数来实现这一点。handles参数指定在图例中显示的元素，labels参数指定与每个元素对应的标签。

下面的代码示例演示了如何自定义图例标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线1的数据
x1 = range(1, 6)
y1 = [5, 7, 3, 8, 4]
# 折线2的数据
x2 = range(1, 6)
y2 = [3, 4, 6, 2, 9]

# 绘制两条折线
line1, = plt.plot(x1, y1)
line2, = plt.plot(x2, y2)

# 添加图例，自定义图例标签
plt.legend([line1, line2], ['Line 1', 'Line 2'])

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们使用了两个变量line1和line2来存储绘制的两条折线。然后，通过将handles参数设置为[line1, line2]，将图例中显示的元素指定为这两条折线。同时，将labels参数设置为['Line 1', 'Line 2']，自定义了每个元素对应的标签文本。