Python图例设置|极客教程

Python图例设置

在使用Python进行数据可视化时，图例通常被用于标识不同数据对应的图形元素。图例是提供给读者参考的有关图形的解释，可以帮助读者更好地理解图表所代表的含义。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python设置图例。

1. matplotlib库简介

matplotlib是一个用于绘制二维图形的Python库，提供了丰富的绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图等。在使用matplotlib绘图时，图例是一个重要的组成部分，用于标识不同图形的含义。

2. matplotlib图例的基本设置

在matplotlib中，我们可以使用legend()函数来设置图例。下面是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend()
plt.show()

以上代码使用plot()函数绘制了两条曲线，分别对应y1和y2。label参数用于给每条曲线设置标签。legend()函数用于显示图例，其中不需要传入任何参数。

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图。图例默认显示在图表的右上角，通过图例，我们可以清晰地看出y1和y2分别代表什么。

3. 设置图例的位置

除了使用默认的位置外，我们还可以通过loc参数来设置图例的位置。loc参数接受一个整数或者一个字符串作为参数，用于指定图例的位置。下面是一些常用的参数值：

0或’best’: 自动选择最优位置
1或’upper right’: 右上角
2或’upper left’: 左上角
3或’lower left’: 左下角
4或’lower right’: 右下角
5或’right’: 右边
6或’center left’: 左边中间
7或’center right’: 右边中间
8或’lower center’: 底部中间
9或’upper center’: 顶部中间
10或’center’: 中心

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例位于图表的左上角。

4. 设置图例的外观

4.1 设置图例的字体大小

我们可以使用fontsize参数来设置图例中文本的字体大小。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(fontsize='large')
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例中文本的字体大小为’large’。

4.2 设置图例的背景颜色

如果我们想要设置图例的背景颜色，可以使用facecolor参数。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(facecolor='gray')
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例的背景颜色为灰色。

4.3 设置图例的边框

我们可以使用edgecolor参数来设置图例的边框颜色。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(edgecolor='black')
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例的边框颜色为黑色。

4.4 设置图例的阴影

如果我们想要给图例添加阴影效果，可以使用shadow参数。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(shadow=True)
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例具有阴影效果。

4.5 设置图例的标题

如果我们想要给图例添加标题，可以使用title参数。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]

plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')
plt.legend(title='Legend')
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例的标题为’Legend’。

5. 自定义图例的样式

如果我们希望自定义图例的样式，可以使用legend()函数的handler_map参数。handler_map参数可以接受一个字典，其中键是图例标签，值是一个Handler类的实例，用于定义图例标记的样式。

下面是一个使用自定义样式的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y, label='y')
plt.legend(handler_map={plt.Line2D: HandlerLine2D(numpoints=2)})
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例标记由两个点组成。

6. 图例的其他设置

除了上述的基本设置，我们还可以对图例进行其他的自定义设置，包括设置图例标记的大小、图例标记的线宽以及图例文本的对齐方式等。

下面是一些常用的设置示例：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y, label='y')
leg = plt.legend()
leg.legendHandles[0].set_markersize(10)  # 设置图例标记的大小为10
leg.legendHandles[0].set_linewidth(2)  # 设置图例标记的线宽为2
leg.get_frame().set_alpha(0.5)  # 设置图例背景的透明度为0.5
leg.get_texts()[0].set_ha("right")  # 设置图例文本右对齐
plt.show()

运行以上代码，我们将得到一幅含有图例的折线图，图例标记的大小为10，线宽为2，背景透明度为0.5，文本右对齐。