Impara Aggiunta della Legenda | Personalizzazione dei Grafici

Quando un grafico contiene più elementi, aggiungere una legenda aiuta a chiarire cosa rappresenta ciascun elemento. matplotlib offre diversi modi per creare una legenda.

Prima opzione

È possibile definire tutte le etichette direttamente all'interno di 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()

Questo crea una legenda nell'angolo in alto a sinistra passando una lista di etichette a plt.legend().

Seconda opzione

È anche possibile assegnare le etichette direttamente all'interno delle funzioni di tracciamento utilizzando il parametro 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()

Qui, plt.legend() raccoglie automaticamente le etichette dagli elementi tracciati.

Terza opzione

È possibile anche impostare le etichette utilizzando il metodo set_label() dell'artista restituito:


              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()

Posizione della legenda

L'argomento loc controlla dove appare la legenda. Il valore predefinito 'best' consente a matplotlib di scegliere automaticamente una posizione ottimale.


              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()

I valori validi per loc includono: 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'center'.

Approfondisci

Puoi approfondire ulteriormente nella documentazione di legend()

Compito

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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

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 2

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Suggested prompts:

Can you explain the difference between these three legend options?

How do I customize the legend appearance further?

What happens if I don't specify the `loc` parameter in `plt.legend()`?

Awesome!

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