凡例を可能な限り簡単な方法でMatplotlibのPyPlotに追加する

TL; DR - >どのようにして中線グラフの凡例を作成することができますMatplotlibs「をPyPlot余分な変数を作成せずに？

以下のグラフ化スクリプトを検討してください：

if __name__ == '__main__':
    PyPlot.plot(total_lengths, sort_times_bubble, 'b-',
                total_lengths, sort_times_ins, 'r-',
                total_lengths, sort_times_merge_r, 'g+',
                total_lengths, sort_times_merge_i, 'p-', )
    PyPlot.title("Combined Statistics")
    PyPlot.xlabel("Length of list (number)")
    PyPlot.ylabel("Time taken (seconds)")
    PyPlot.show()

あなたが見ることができるように、これは非常に基本的な使用であるmatplotlibのPyPlot。これにより、理想的には次のようなグラフが生成されます。

特別なことは何もありません。しかし、どのデータがどこにプロットされているかは不明です（私はいくつかのソートアルゴリズムのデータ、所要時間に対する長さをプロットしようとしているので、どの線がどれであるかを人々に知ってもらいたいと思います）。したがって、伝説が必要ですが、以下の例（公式サイトから）を見てください。

ax = subplot(1,1,1)
p1, = ax.plot([1,2,3], label="line 1")
p2, = ax.plot([3,2,1], label="line 2")
p3, = ax.plot([2,3,1], label="line 3")

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# reverse the order
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])

# or sort them by labels
import operator
hl = sorted(zip(handles, labels),
            key=operator.itemgetter(1))
handles2, labels2 = zip(*hl)

ax.legend(handles2, labels2)

追加の変数を作成する必要があることがわかりますax。この追加の変数を作成し、現在のスクリプトの単純さを維持せずに、グラフに凡例を追加するにはどうすればよいですか？

label=それぞれのplot()呼び出しにa を追加してから、を呼び出しますlegend(loc='upper left')。

次のサンプルを検討してください（Python 3.8.0でテスト済み）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, "-b", label="sine")
plt.plot(x, y2, "-r", label="cosine")
plt.legend(loc="upper left")
plt.ylim(-1.5, 2.0)
plt.show()

このチュートリアルから少し変更：http : //jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

Axesインスタンス（ax）には、でアクセスできますplt.gca()。この場合、使用できます

plt.gca().legend()

これを行うには、次の実際の例のようにlabel=、各plt.plot()呼び出しでキーワードを使用するか、ラベルを内のタプルまたはリストとして割り当てますlegend。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-0.75,1,100)
y0 = np.exp(2 + 3*x - 7*x**3)
y1 = 7-4*np.sin(4*x)
plt.plot(x,y0,x,y1)
plt.gca().legend(('y0','y1'))
plt.show()

しかし、あなたはより多くのAxesのインスタンスにアクセスする必要がある場合は一度、私はそれを変数に保存するお勧めしないということaxで

ax = plt.gca()

のax代わりに呼び出しますplt.gca()。

ここにあなたを助けるための例があります...

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('ADR vs Rating (CS:GO)')
ax.scatter(x=data[:,0],y=data[:,1],label='Data')
plt.plot(data[:,0], m*data[:,0] + b,color='red',label='Our Fitting 
Line')
ax.set_xlabel('ADR')
ax.set_ylabel('Rating')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

凡例付きの正弦曲線と余弦曲線の簡単なプロット。

中古 matplotlib.pyplot

import math
import matplotlib.pyplot as plt
x=[]
for i in range(-314,314):
    x.append(i/100)
ysin=[math.sin(i) for i in x]
ycos=[math.cos(i) for i in x]
plt.plot(x,ysin,label='sin(x)')  #specify label for the corresponding curve
plt.plot(x,ycos,label='cos(x)')
plt.xticks([-3.14,-1.57,0,1.57,3.14],['-$\pi$','-$\pi$/2',0,'$\pi$/2','$\pi$'])
plt.legend()
plt.show()

それがグラフ化している系列に対応するプロット呼び出しの各引数にラベルを追加します。 label = "series 1"

次にPyplot.legend()、スクリプトの下部に追加するだけで、凡例にこれらのラベルが表示されます。

カスタム凡例ドキュメントを追加できます

first = [1, 2, 4, 5, 4]
second = [3, 4, 2, 2, 3]
plt.plot(first,'g--', second, 'r--')
plt.legend(['First List','Second List'], loc='upper left')
plt.show()

    # Dependencies
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #Set Axes
    # Set x axis to numerical value for month
    x_axis_data = np.arange(1,13,1)
    x_axis_data

    # Average weather temp
    points = [39, 42, 51, 62, 72, 82, 86, 84, 77, 65, 55, 44]

    # Plot the line
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.show()

    # Convert to Celsius C = (F-32) * 0.56
    points_C = [round((x-32) * 0.56,2) for x in points]
    points_C

    # Plot using Celsius
    plt.plot(x_axis_data, points_C)
    plt.show()

    # Plot both on the same chart
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.plot(x_axis_data, points_C)

    #Line colors
    plt.plot(x_axis_data, points, "-b", label="F")
    plt.plot(x_axis_data, points_C, "-r", label="C")

    #locate legend
    plt.legend(loc="upper left")
    plt.show()