极客笔记Matplotlib 如何更改图例条目之间的垂直间距
图例在传达有关绘制元素的信息方面起着关键作用，这些元素主要包含在Matplotlib中，Matplotlib是一个流行的用于数据可视化的Python库，但有时在处理复杂的可视化时，默认的图例条目之间的垂直间距可能不理想。本文探讨了在Matplotlib中修改和自定义图例条目之间的垂直间距的技巧，允许用户提高绘图的可读性和美观性。
Matplotlib图中的图例是什么
在Matplotlib图中，图例是提供对绘图中显示的各种元素的解释的关键或指南。它有助于识别绘图中使用的不同颜色、标记或线条样式的含义。图例通常包括与每个元素相关联的标签或符号以及它们的相应描述。它允许查看者理解图中数据或类别的表示。图例是传达信息和提高图的可解释性的有价值的组成部分。
如何在Matplotlib中更改图例条目之间的垂直间距？
要在Matplotlib中更改图例条目之间的垂直间距，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库 –
import matplotlib.pyplot as plt
- 创建一个图表并添加图例−
# Plotting code...
plt.legend()
- 获取图例的标签和标签名称
handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
- 创建一个具有修改的垂直间距的新图例 –
# Specify the desired vertical spacing (adjust the value as needed)
spacing = 1.0
# Create a new legend with modified spacing
new_legend = plt.legend(handles, labels, loc='upper right', ncol=1, frameon=False, bbox_to_anchor=(1.1, 1.1), title='Legend', borderpad=spacing)
在上面的代码中，spacing是一个表示图例条目之间所需垂直间距的变量。您可以根据需要调整此值。bbox_to_anchor参数设置图例的位置，您可以修改其坐标以将其正确放置在您的图中。
- 删除旧的图例 –
# Remove the old legend
plt.gca().get_legend().remove()
- 将新的图例添加到绘图中−
# Add the new legend to the plot
plt.gca().add_artist(new_legend)
- 显示情节−
plt.show()
通过以下步骤，您可以根据自己的喜好自定义Matplotlib中图例条目之间的垂直间距。
下面是使用鸢尾花数据集和散点图改变Matplotlib中图例条目之间垂直间距的程序示例：
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Load an example dataset (Iris dataset)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
target_names = iris.target_names
# Plotting the data
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
# Create a legend with custom vertical spacing
legend = plt.legend(target_names, title='Species', loc='lower right')
# Set the vertical spacing between legend entries
legend.get_frame().set_linewidth(0.0) # Remove border around the legend
legend.get_title().set_fontsize('12') # Set the font size of the legend title
for handle in legend.legendHandles:
handle.set_sizes([30]) # Set the marker size of the legend entries
legend._legend_box.align = "left" # Align legend entries vertically
# Adjust the vertical spacing between legend entries
legend._set_loc(1)
plt.subplots_adjust(right=0.8)
# Display the plot
plt.show()
输出
要更改图例项之间的垂直间距，我们使用legend.get_frame()、legend.get_title()和legend.legendHandles来访问图例的属性。我们移除图例周围的边框，设置图例标题的字体大小，设置图例项的标记大小，并将图例项垂直对齐。图例._set_loc(1)行调整垂直间距，plt.subplots_adjust()用于调整图的布局。
下面是使用鸢尾花数据集和条形图的Matplotlib中更改图例项之间垂直间距的程序示例−
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Load an example dataset (Iris dataset)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
target_names = iris.target_names
# Calculate the average sepal length for each species
avg_sepal_length = []
for i in range(len(target_names)):
avg_sepal_length.append(np.mean(X[y == i, 0]))
# Plotting the data
plt.bar(target_names, avg_sepal_length)
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Average Sepal Length')
# Create a legend with custom vertical spacing
legend = plt.legend(['Average Sepal Length'], loc='upper right')
# Set the vertical spacing between legend entries
legend.get_frame().set_linewidth(0.0) # Remove border around the legend
legend.get_title().set_fontsize('12') # Set the font size of the legend title
legend._legend_box.align = "left" # Align legend entries vertically
# Adjust the vertical spacing between legend entries
legend._set_loc(1)
plt.subplots_adjust(right=0.8)
# Display the plot
plt.show()
输出结果
结论
总的来说，可以通过访问和修改图例对象的属性来改变Matplotlib中图例条目之间的垂直间距。通过移除图例的边框，调整标题的字体大小以及垂直对齐图例条目，我们可以根据自己的喜好自定义间距。这样能更好地控制图例在图中的布局和呈现方式。通过运用这些技巧，我们可以增强图表的清晰度和视觉吸引力，使其对观众更加有信息量和吸引力。