Lära Lägga till Förklaring | Anpassning av Diagram

När flera element finns i ett diagram är det ofta hjälpsamt att märka dem för tydlighetens skull. Legenden fyller denna funktion genom att tillhandahålla ett kompakt område som förklarar olika komponenter i diagrammet.

Följande är tre vanliga sätt att skapa en legend i matplotlib.

Första alternativet

Följande exempel förtydligar konceptet:


              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()

I det övre vänstra hörnet förklarar en förklaring de olika staplarna i diagrammet. Denna förklaring skapas med funktionen plt.legend(), där en lista med etiketter skickas som första argument—vanligtvis kallad labels.

Andra alternativet

Ett annat alternativ innebär att ange parametern label i varje anrop av plottfunktionen, såsom bar i vårt exempel:


              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()

Här bestämmer plt.legend() automatiskt vilka element som ska läggas till i förklaringen och deras etiketter; alla element med angiven label-parameter inkluderas.

Tredje alternativet

Det finns faktiskt ytterligare ett alternativ med metoden set_label() på konstobjektet (bar i vårt exempel):


              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()

Legendens placering

Det finns ett annat viktigt nyckelargument för funktionen legend(), loc, som anger var legenden ska placeras. Standardvärdet är best, vilket "instruerar" matplotlib att automatiskt välja den bästa placeringen för legenden för att undvika överlappning med data.


              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()

I detta exempel är legenden placerad i övre mitten av diagrammet. Andra giltiga värden för parametern loc inkluderar:

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

Studera vidare

Du kan utforska mer i legend() dokumentation

Uppgift

Swipe to start coding

Märk de lägsta staplarna som 'primary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Märk staplarna i mitten som 'secondary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Märk de översta staplarna som 'tertiary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Placera förklaringen på högra sidan, centrerad vertikalt.

Lösning

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 2

single

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Svep för att visa menyn

Följande är tre vanliga sätt att skapa en legend i matplotlib.

Första alternativet

Följande exempel förtydligar konceptet:


              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()

Andra alternativet

Ett annat alternativ innebär att ange parametern label i varje anrop av plottfunktionen, såsom bar i vårt exempel:


              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()

Här bestämmer plt.legend() automatiskt vilka element som ska läggas till i förklaringen och deras etiketter; alla element med angiven label-parameter inkluderas.

Tredje alternativet

Det finns faktiskt ytterligare ett alternativ med metoden set_label() på konstobjektet (bar i vårt exempel):


              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()

Legendens placering


              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()

I detta exempel är legenden placerad i övre mitten av diagrammet. Andra giltiga värden för parametern loc inkluderar:

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

Studera vidare

Du kan utforska mer i legend() dokumentation

Uppgift

Swipe to start coding

Märk de lägsta staplarna som 'primary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Märk staplarna i mitten som 'secondary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Märk de översta staplarna som 'tertiary sector' genom att ange lämpligt nyckelordsargument.
Placera förklaringen på högra sidan, centrerad vertikalt.

Lösning

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 2

single

Lägga till Förklaring

Första alternativet

Andra alternativet

Tredje alternativet

Legendens placering

Lösning

Awesome!

Lägga till Förklaring

Första alternativet

Andra alternativet

Tredje alternativet

Legendens placering

Lösning

Awesome!