twinx（）を使用した第2軸：凡例に追加する方法は？

を使用して、2つのy軸を持つプロットがありますtwinx()。また、線にラベルを付けてで表示したいのですlegend()が、凡例の1つの軸のラベルしか取得できません。

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()

したがって、凡例の最初の軸のラベルのみを取得し、2番目の軸の「temp」ラベルは取得しません。この3番目のラベルを凡例に追加するにはどうすればよいですか？

次の行を追加すると、2番目の凡例を簡単に追加できます。

ax2.legend(loc=0)

あなたはこれを得るでしょう：

しかし、1つの凡例にすべてのラベルが必要な場合は、次のようにする必要があります。

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()

これはあなたにこれを与えるでしょう：

この機能が新しいかどうかはわかりませんが、自分で行とラベルを追跡するのではなく、get_legend_handles_labels（）メソッドを使用することもできます。

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()

matplotlibバージョン2.1以降では、図の凡例を使用できます。ax.legend()Axesからのハンドルで凡例を生成する代わりに、axFigureの凡例を作成できます。

fig.legend（loc = "右上"）

これは、図のすべてのサブプロットからすべてのハンドルを収集します。これは図の凡例であるため、図の隅に配置され、loc引数は図に関連しています。

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()

凡例を軸に戻すには、a bbox_to_anchorとaを指定しbbox_transformます。後者は、凡例が存在する軸の座標軸変換です。前者は、loc与えられた軸座標によって定義されるエッジの座標である場合があります。

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

あなたはaxに行を追加することで簡単にあなたが望むものを得ることができます：

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

または

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

これは、axの凡例にラベルを追加するだけです。

これははるかに簡単な方法だと思います。上記のように手作業で修正するのは非常に簡単なので、2番目の軸に数本の線しかない場合は、線を自動的に追跡する必要はありません。とにかく、それはあなたが必要とするものに依存します。

コード全体は次のとおりです。

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()

プロットは次のとおりです。

更新：より良いバージョンを追加：

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

これはplot(0, 0)、軸の範囲を変更する可能性がある間は何もしません。

分散のもう1つの例

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)

あなたのニーズに合うかもしれないクイックハック。

ボックスのフレームを外して、2つの凡例を隣り合わせに手動で配置します。このようなもの..

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

locタプルは、グラフの場所を表す左から右および下から上へのパーセンテージです。

host_subplotを使用して複数のy軸とすべての異なるラベルを1つの凡例に表示する以下の公式のmatplotlibの例を見つけました。回避策は必要ありません。これまでに見つけた最良の解決策。 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()