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Visualización de Datos con Matplotlib

bookTrabajando con la Leyenda

Cuando un gráfico contiene múltiples elementos, agregar una leyenda ayuda a clarificar qué representa cada elemento. matplotlib ofrece varias formas de crear una leyenda.

Primera opción

Es posible definir todas las etiquetas directamente dentro de plt.legend():


              
123456789101112131415161718

            
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)

plt.xticks(positions + width*(len(answers)-1)/2, questions)

plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()
copy

Esto crea una leyenda en la esquina superior izquierda pasando una lista de etiquetas a plt.legend().

Segunda opción

También es posible asignar etiquetas directamente dentro de las funciones de graficado utilizando el parámetro label=:


              
1234567891011121314151617181920

            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]
labels = ['positive answers', 'negative answers']

width = 0.3

for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width*i, answers[i], width, label=labels[i])

plt.xticks(positions + width*(len(answers)-1)/2, questions)

plt.legend()
plt.show()
copy

Aquí, plt.legend() recopila automáticamente las etiquetas de los elementos graficados.

Tercera opción

También es posible establecer etiquetas utilizando el método set_label() del artista retornado:


              
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width*i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

center_positions = positions + width*(len(answers)-1)/2
plt.xticks(center_positions, questions)

plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
copy

Ubicación de la leyenda

El argumento loc controla dónde aparece la leyenda. El valor predeterminado 'best' indica a matplotlib que elija automáticamente una ubicación óptima.


              
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]
labels = ['positive answers', 'negative answers']

width = 0.3

for i, label in enumerate(labels):
    bars = plt.bar(positions + width*i, answers[i], width)
    bars.set_label(label)

center_positions = positions + width*(len(answers)-1)/2
plt.xticks(center_positions, questions)

plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
copy

Los valores válidos para loc incluyen:

'upper left'

'upper center'

'upper right'

'center left'

'center'

'center right'

'lower left'

'lower center'

'lower right'

También se puede utilizar la opción 'best', que coloca automáticamente la leyenda en la ubicación con menor superposición con los datos representados. Además, usar 'right' produce el mismo resultado que 'center right'.

Note
Estudiar más

Puede explorar más en legend() documentación

Tarea

Swipe to start coding

  1. Etiquetar las barras más bajas como 'primary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  2. Etiquetar las barras del medio como 'secondary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  3. Etiquetar las barras superiores como 'tertiary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  4. Colocar la leyenda en el lado derecho, centrada verticalmente.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 1. Capítulo 10
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Cuando un gráfico contiene múltiples elementos, agregar una leyenda ayuda a clarificar qué representa cada elemento. matplotlib ofrece varias formas de crear una leyenda.

Primera opción

Es posible definir todas las etiquetas directamente dentro de plt.legend():


              
123456789101112131415161718

            
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)

plt.xticks(positions + width*(len(answers)-1)/2, questions)

plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()
copy

Esto crea una leyenda en la esquina superior izquierda pasando una lista de etiquetas a plt.legend().

Segunda opción

También es posible asignar etiquetas directamente dentro de las funciones de graficado utilizando el parámetro label=:


              
1234567891011121314151617181920

            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]
labels = ['positive answers', 'negative answers']

width = 0.3

for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width*i, answers[i], width, label=labels[i])

plt.xticks(positions + width*(len(answers)-1)/2, questions)

plt.legend()
plt.show()
copy

Aquí, plt.legend() recopila automáticamente las etiquetas de los elementos graficados.

Tercera opción

También es posible establecer etiquetas utilizando el método set_label() del artista retornado:


              
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width*i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

center_positions = positions + width*(len(answers)-1)/2
plt.xticks(center_positions, questions)

plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
copy

Ubicación de la leyenda

El argumento loc controla dónde aparece la leyenda. El valor predeterminado 'best' indica a matplotlib que elija automáticamente una ubicación óptima.


              
12345678910111213141516171819202122

            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = [yes_answers, no_answers]
labels = ['positive answers', 'negative answers']

width = 0.3

for i, label in enumerate(labels):
    bars = plt.bar(positions + width*i, answers[i], width)
    bars.set_label(label)

center_positions = positions + width*(len(answers)-1)/2
plt.xticks(center_positions, questions)

plt.legend(loc='upper center')
plt.show()
copy

Los valores válidos para loc incluyen:

'upper left'

'upper center'

'upper right'

'center left'

'center'

'center right'

'lower left'

'lower center'

'lower right'

También se puede utilizar la opción 'best', que coloca automáticamente la leyenda en la ubicación con menor superposición con los datos representados. Además, usar 'right' produce el mismo resultado que 'center right'.

Note
Estudiar más

Puede explorar más en legend() documentación

Tarea

Swipe to start coding

  1. Etiquetar las barras más bajas como 'primary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  2. Etiquetar las barras del medio como 'secondary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  3. Etiquetar las barras superiores como 'tertiary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
  4. Colocar la leyenda en el lado derecho, centrada verticalmente.

Solución

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¿Todo estuvo claro?

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