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Adicionando Legenda

Quando múltiplos elementos estão presentes em um gráfico, muitas vezes é útil rotulá-los para maior clareza. A legenda cumpre esse papel ao fornecer uma área compacta que explica os diferentes componentes do gráfico.

A seguir, estão três maneiras comuns de criar uma legenda no matplotlib.

Primeira Opção

Considere o exemplo a seguir para esclarecer o conceito:


              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()

No canto superior esquerdo, uma legenda explica as diferentes barras no gráfico. Essa legenda é criada utilizando a função plt.legend(), com uma lista de rótulos passada como primeiro argumento—comumente chamada de labels.

Segunda Opção

Outra opção envolve especificar o parâmetro label em cada chamada da função de plotagem, como bar em nosso exemplo:


              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()

Aqui, plt.legend() determina automaticamente os elementos a serem adicionados à legenda e seus rótulos; todos os elementos com o parâmetro label especificado são incluídos.

Terceira Opção

Na verdade, existe ainda mais uma opção utilizando o método set_label() no artista (bar em nosso exemplo):


              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()

Localização da Legenda

Existe outro argumento importante na função legend(), o loc, que especifica a localização da legenda. O valor padrão é best, que "informa" ao matplotlib para escolher automaticamente a melhor posição para a legenda, evitando sobreposição com os dados.


              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()

Neste exemplo, a legenda está posicionada no centro superior do gráfico. Outros valores válidos para o parâmetro loc incluem:

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

Estude Mais

Você pode explorar mais em legend() documentação

Tarefa

Swipe to start coding

Rotule as barras mais baixas como 'primary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Rotule as barras do meio como 'secondary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Rotule as barras superiores como 'tertiary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Posicione a legenda no lado direito, centralizada verticalmente.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

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Adicionando Legenda

A seguir, estão três maneiras comuns de criar uma legenda no matplotlib.

Primeira Opção

Considere o exemplo a seguir para esclarecer o conceito:


              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()

Segunda Opção

Outra opção envolve especificar o parâmetro label em cada chamada da função de plotagem, como bar em nosso exemplo:


              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()

Aqui, plt.legend() determina automaticamente os elementos a serem adicionados à legenda e seus rótulos; todos os elementos com o parâmetro label especificado são incluídos.

Terceira Opção

Na verdade, existe ainda mais uma opção utilizando o método set_label() no artista (bar em nosso exemplo):


              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()

Localização da 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()

Neste exemplo, a legenda está posicionada no centro superior do gráfico. Outros valores válidos para o parâmetro loc incluem:

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

Estude Mais

Você pode explorar mais em legend() documentação

Tarefa

Swipe to start coding

Rotule as barras mais baixas como 'primary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Rotule as barras do meio como 'secondary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Rotule as barras superiores como 'tertiary sector', especificando o argumento de palavra-chave apropriado.
Posicione a legenda no lado direito, centralizada verticalmente.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 2

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