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Aggiunta della Legenda

Quando sono presenti più elementi in un grafico, è spesso utile etichettarli per maggiore chiarezza. La legenda svolge questa funzione fornendo un'area compatta che spiega i diversi componenti del grafico.

Di seguito sono riportati tre modi comuni per creare una legenda in matplotlib.

Prima opzione

Considera il seguente esempio per chiarire il concetto:


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define categories and data
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])

# Set positions and bar width
positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

# Create the grouped bar chart
for i in range(len(answers)):
   plt.bar(positions + width * i, 
           answers[i], 
           width)
  
# Adjust x-axis ticks to the center of groups
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, 
           questions)

# Setting the labels for the legend explicitly
plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()

Nell'angolo in alto a sinistra, una legenda spiega le diverse barre presenti nel grafico. Questa legenda viene creata utilizzando la funzione plt.legend(), a cui viene passato un elenco di etichette come primo argomento—comunemente denominato labels.

Seconda opzione

Un'altra opzione consiste nello specificare il parametro label in ogni chiamata della funzione di tracciamento, come ad esempio bar nel nostro caso:


              1234567891011121314151617181920212223242526272829
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define x-axis categories and their positions
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

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

# Set the width for each bar
width = 0.3

# Plot each category with a label
for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, 
            answers[i], 
            width, 
            label=labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of each group
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, questions)

# Automatically create legend from label parameters
plt.legend()
plt.show()

Qui, plt.legend() determina automaticamente gli elementi da aggiungere alla legenda e le loro etichette; tutti gli elementi con il parametro label specificato sono inclusi.

Terza opzione

In realtà, esiste anche un'ulteriore opzione utilizzando il metodo set_label() sull'artista (bar nel nostro esempio):


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
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 = np.array([yes_answers, no_answers])

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

# Plot bars for each category with labels
for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

Posizione della legenda

Esiste un altro argomento chiave importante della funzione legend(), loc, che specifica la posizione della legenda. Il suo valore predefinito è best, che "indica" a matplotlib di scegliere automaticamente la posizione migliore per la legenda al fine di evitare sovrapposizioni con i dati.


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
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 = np.array([yes_answers, no_answers])

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

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

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

In questo esempio, la legenda è posizionata nella parte superiore centrale del grafico. Altri valori validi per il parametro loc includono:

'upper right', 'upper left', 'lower left';
'lower right', 'right';
'center left', 'center right', 'lower center', 'center'.

Approfondisci

Puoi approfondire consultando la documentazione di legend()

Compito

Swipe to start coding

Etichettare le barre più basse come 'primary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Etichettare le barre centrali come 'secondary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Etichettare le barre superiori come 'tertiary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Posizionare la legenda sul lato destro, centrata verticalmente.

Soluzione

Cambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti

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Sezione 3. Capitolo 2

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Aggiunta della Legenda

Di seguito sono riportati tre modi comuni per creare una legenda in matplotlib.

Prima opzione

Considera il seguente esempio per chiarire il concetto:


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define categories and data
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])

# Set positions and bar width
positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

# Create the grouped bar chart
for i in range(len(answers)):
   plt.bar(positions + width * i, 
           answers[i], 
           width)
  
# Adjust x-axis ticks to the center of groups
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, 
           questions)

# Setting the labels for the legend explicitly
plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()

Seconda opzione

Un'altra opzione consiste nello specificare il parametro label in ogni chiamata della funzione di tracciamento, come ad esempio bar nel nostro caso:


              1234567891011121314151617181920212223242526272829
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define x-axis categories and their positions
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

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

# Set the width for each bar
width = 0.3

# Plot each category with a label
for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, 
            answers[i], 
            width, 
            label=labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of each group
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, questions)

# Automatically create legend from label parameters
plt.legend()
plt.show()

Qui, plt.legend() determina automaticamente gli elementi da aggiungere alla legenda e le loro etichette; tutti gli elementi con il parametro label specificato sono inclusi.

Terza opzione

In realtà, esiste anche un'ulteriore opzione utilizzando il metodo set_label() sull'artista (bar nel nostro esempio):


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
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 = np.array([yes_answers, no_answers])

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

# Plot bars for each category with labels
for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

Posizione della legenda


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
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 = np.array([yes_answers, no_answers])

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

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

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

In questo esempio, la legenda è posizionata nella parte superiore centrale del grafico. Altri valori validi per il parametro loc includono:

'upper right', 'upper left', 'lower left';
'lower right', 'right';
'center left', 'center right', 'lower center', 'center'.

Approfondisci

Puoi approfondire consultando la documentazione di legend()

Compito

Swipe to start coding

Etichettare le barre più basse come 'primary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Etichettare le barre centrali come 'secondary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Etichettare le barre superiori come 'tertiary sector' specificando l'argomento keyword appropriato.
Posizionare la legenda sul lato destro, centrata verticalmente.

Soluzione

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Sezione 3. Capitolo 2

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