Apprendre Travail Avec la Légende

Lorsqu'un graphique contient plusieurs éléments, l'ajout d'une légende permet de clarifier ce que chaque élément représente. matplotlib propose plusieurs méthodes pour créer une légende.

Première option

Définition de toutes les étiquettes directement dans 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()

Ceci crée une légende dans le coin supérieur gauche en passant une liste d'étiquettes à plt.legend().

Deuxième option

Il est également possible d'attribuer des étiquettes directement dans les fonctions de tracé à l'aide du paramètre 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()

Ici, plt.legend() recueille automatiquement les étiquettes à partir des éléments tracés.

Troisième option

Il est également possible de définir les étiquettes à l'aide de la méthode set_label() de l'artiste retourné :


              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]

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()

Emplacement de la légende

L'argument loc contrôle l'emplacement de la légende. La valeur par défaut 'best' demande à matplotlib de choisir automatiquement un emplacement optimal.


              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()

Les valeurs valides pour loc incluent :

`'upper left'`	`'upper center'`	`'upper right'`
`'center left'`	`'center'`	`'center right'`
`'lower left'`	`'lower center'`	`'lower right'`

Vous pouvez également utiliser l’option 'best', qui place automatiquement la légende à l’emplacement présentant le moins de chevauchement avec les données tracées. De plus, l’utilisation de 'right' produit le même résultat que 'center right'.

Approfondir

Vous pouvez approfondir le sujet dans legend() documentation

Tâche

Swipe to start coding

Étiqueter les barres les plus basses comme 'primary sector' en spécifiant l'argument mot-clé approprié.
Étiqueter les barres du milieu comme 'secondary sector' en spécifiant l'argument mot-clé approprié.
Étiqueter les barres du haut comme 'tertiary sector' en spécifiant l'argument mot-clé approprié.
Placer la légende sur le côté droit, centrée verticalement.

Solution

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 10

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