Matplotlib 图例中使用两个独特的标记符号

在本文中，我们将介绍如何在Matplotlib中使用两个独特的标记符号，并在同一图例中标记它们。

Matplotlib中使用不同的标记符号

Matplotlib是一个非常流行的Python绘图库，它可以创建各种类型的图形，包括线图，散点图等。在绘制散点图时，我们通常想要使用不同的标记符号来标记不同的数据点。Matplotlib支持多种标记符号，如圆圈，正方形，三角形等。

下面是一个例子，用不同的颜色和标记符号绘制了两条直线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y1, 'o', color='blue', label='Sin')
ax.plot(x, y2, '*', color='red', label='Cos')

ax.legend(loc='lower left')

上面的代码创建了一个包含两条曲线的图形，每条曲线都使用不同的标记符号和颜色。我们使用plot()函数指定数据的x和y坐标，同时指定标记符号和颜色，并使用label参数为每条线增加标签。最后，我们使用legend()函数在图例中显示这些标签。

在默认情况下，legend()函数将使用与每个线条颜色相匹配的标记符号。但是，如果我们想要在同一条曲线上使用多个标记符号，该怎么办呢？

在同一条线上使用多个标记符号

为了在同一条曲线上使用多个标记符号，我们需要制定一个自定义的标记符号列表。我们可以使用Line2D和PathCollection来创建自定义标记符号，然后将它们添加到标记符号列表中。

下面是一个例子，我们将在同一条曲线上使用圆圈和正方形：

import matplotlib.lines as mlines
from matplotlib.patches import Circle, Rectangle
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Create custom markers
circle = Circle((0, 0), radius=0.15, facecolor='blue', edgecolor='black')
square = Rectangle((0, 0), width=0.2, height=0.2, facecolor='green', edgecolor='black')

fig, ax = plt.subplots()

# Plot sine wave with custom markers
line, = ax.plot(x, y, 'o', markersize=10, color='red', linewidth=2)

# Add custom markers to legend
circ_marker = mlines.Line2D([], [], color='blue', marker=circle, linestyle='None', markersize=10)
sq_marker = mlines.Line2D([], [], color='green', marker=square, linestyle='None', markersize=10)

ax.legend([line, circ_marker, sq_marker], ['Sine', 'Circle', 'Square'], loc='lower left')

在代码中，我们首先创建两个自定义标记符号，一个圆圈和一个正方形。每个自定义标记符号都是一个独立的对象，它们使用Circle和Rectangle类创建。

接下来，我们使用Line2D类创建包含自定义标记符号的行，并在标记符号列表中添加它们。最后，在解释图例时，我们使用legend()函数显示行和标记符号，并使用loc参数指定它们的位置。