Добавление легенды к графику в Matplotlib: без лишних переменных

Быстрый ответ

Чтобы включить легенду в график, вызовите функцию plt.legend() после построения графика данных. Гарантируйте, что каждый набор данных имеет установленный уникальный атрибут label. Пример приведен ниже:

import matplotlib.pyplot as plt

# Строим линии с описательными неборами
plt.plot([1, 2, 3], label='Восходящий тренд')
plt.plot([3, 2, 1], label='Нисходящий тренд')

# Устанавливаем легенду в оптимальное место
plt.legend(loc='best')
# Выводим график
plt.show()

Так как каждая линия имеет свое уникальное обозначение в легенде, ваш график становится понятнее. Параметр loc позволяет регулировать расположение легенды.

Как эффективно использовать функцию легенды matplotlib

Не забывайте об атрибуте label= в функции plot(), который необходим для того чтобы линии могли получить свои наименования. Для настройки легенды используйте команду plt.gca().legend(), что избавит вас от ненужного создания дополнительных переменных.

Присваивание меток легенде

Если вам не удалось установить метки с помощью plot(), задайте их напрямую с помощью параметра plt.legend():

plt.plot([1, 2, 3])
plt.plot([3, 2, 1])

# Определяем названия для легенды
plt.legend(['Взлет', 'Падение'])
plt.show()

Руководство по размещению легенды

Атрибут loc поможет вам выбрать наиболее подходящее место для размещения легенды на графике, например, 'upper left', 'lower right' или 'center'. Если вы не уверены, выберите 'best', и matplotlib автоматически найдет оптимальное место для легенды.

Работа с несколькими графиками

Когда у вас есть много графиков или подграфиков, использование легенд становится неотъемлемым:

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,5))
ax1.plot([...], label='Левый фланг')
ax2.plot([...], label='Правый фланг')

ax1.legend()
ax2.legend()
# Сравниваем два подхода
plt.show()

Продвинутые функции для профессионалов

Параметры холста

plt.figure(figsize=(width, height)) определяет размер области графика, что позволяет разместить на нем все элементы и их легенды без перегрузки информацией.

Настройка осей

plt.xticks() поможет вам настроить деления оси X, что сделает соответствие данных меткам более понятным.

Точечные графики и гистограммы

Вариативность может быть добавлена с помощью точечных диаграмм и гистограмм, используйте для этого методы ax.scatter и ax.hist:

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter([...], label='Точки данных')
ax.hist([...], label='Столбцы гистограммы')
# Наслаждаемся графиками
ax.legend()
plt.show()

Работа с математическими данными

Библиотека numpy станет вашим незаменимым помощником при работе с графиками, которые включают в себя математические расчеты и константы.

Советы и напоминания

Простота и элегантность

При создании графиков стремитесь к самодостаточности. Используйте функции plt и сохраняйте переменные осей только при существенной необходимости. Вспомните: чем проще график, тем изящнее он выглядит!

Поддержка версий

Для использования всех возможностей matplotlib удостоверьтесь, что вы используете Python версии 3.8.0 или более поздней.

Знание инструментов

Изучите официальную документацию для получения более подробной информации о работе с легендами на профессиональном уровне.

Визуализация

Ваши графики — это праздник визуального анализа данных:

| Участники | Визуализация | | – | – | | Синяя линия | 🟦= | | Красная линия | 🟥(x) (x) (x) | | Зеленая гистограмма | 🟩|||||| |

Легенда служит идеальным гидом по этому празднику:

👋 "Добро пожаловать!
 – 🟦 знакомьтесь, наш синий аналитический гений,
 – 🟥 красные точки обозначают ключевые моменты, и
 – 🟩 зеленые гистограммы показывают распределение данных."

Легенда помогает участникам лучше понять содержимое ваших данных! 🎨📊

Преодоление проблем

Закрытие элементов легендой

Если легенда накладывается на данные, используйте атрибут loc='best' или определите для нее координаты вручную через bbox_to_anchor=(x_pos, y_pos), чтобы она не мешала восприятию графика.

Добавление элементов в легенду

Если вам необходимо динамически добавлять элементы в легенду, используйте метод legend.remove() и снова вызовите plt.legend() для ее обновления.

Легенды для 3D графиков

Для 3D графиков, созданных с помощью mpl_toolkits.mplot3d, добавьте легенду аналогично 2D графикам, работая через экземпляр Axes3D.

Полезные материалы

1. Официальное руководство по использованию легенд в Matplotlib — подробная информация об использовании легенд в Matplotlib.
2. Как разместить легенду вне области графика — рекомендации пользователей Stack Overflow.
3. Создание нестандартных легенд с помощью Matplotlib — информация о создании уникальных легенд.
4. Примеры использования легенд — различные примеры использования легенд от пользователей со всего мира.
5. Документация по классу Axes — подробное описание инструментов для работы с осями графиков.