matplotlib:同一图表上的2个不同的图例

Question

我有一个图表,其中不同的颜色用于不同的参数,并且不同的线条样式用于不同的算法.目标是比较使用类似参数执行的不同算法的结果.这意味着我总共使用了4种不同的颜色和3种不同的线条样式,在同一个图形上共有12个图形.

我实际上是根据颜色构建图例,将每种颜色与相应的参数相关联.现在我想在同一个图表上显示第二个图例,其中包含每个线条样式的含义.有可能实现这一目标吗？怎么样？

这是我的代码实际上是这样的:

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = cycle(c)
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    pyplot.plot(d1, '-', color=c, label="d1")
    pyplot.plot(d1, '--', color=c)
    pyplot.plot(d2, '.-', color=c)

pyplot.legend()

Answer 1

有关该主题的matplotlib文档中有一节:http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#multiple-legends-on-the-same-axes

以下是您的具体示例的代码:

import itertools
from matplotlib import pyplot

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    pyplot.hold(True)
    c = next(cc)
    l1, = pyplot.plot(d1, '-', color=c)
    l2, = pyplot.plot(d2, '--', color=c)
    l3, = pyplot.plot(d3, '.-', color=c)

    plot_lines.append([l1, l2, l3])

legend1 = pyplot.legend(plot_lines[0], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
pyplot.legend([l[0] for l in plot_lines], parameters, loc=4)
pyplot.gca().add_artist(legend1)

以下是其输出的示例:

Answer 2

这也是一种更"亲身实践"的方式(即与任何图形轴明确地交互):

import itertools
from matplotlib import pyplot

fig, axes = plt.subplot(1,1)

colors = ['b', 'r', 'g', 'c']
cc = itertools.cycle(colors)
plot_lines = []
for p in parameters:

    d1 = algo1(p)
    d2 = algo2(p)
    d3 = algo3(p)

    c = next(cc)
    axes.plot(d1, '-', color=c)
    axes.plot(d2, '--', color=c)
    axes.plot(d3, '.-', color=c)

# In total 3x3 lines have been plotted
lines = axes.get_lines()
legend1 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,1,2]], ["algo1", "algo2", "algo3"], loc=1)
legend2 = pyplot.legend([lines[i] for i in [0,3,6]], parameters, loc=4)
axes.add_artist(legend1)
axes.add_artist(legend2)

我喜欢这种写作方式,因为它允许以不太模糊的方式使用不同的轴.您可以先创建一组图例,然后使用方法"add_artist"将它们添加到所需的轴.另外,我开始使用matplotlib,对我来说,至少在解释objets时更容易理解脚本.

注意:小心,你的传说可能在显示/保存时被切断.要解决此问题,请使用方法axes.set_position([left,bottom,width,length])相对于图形大小缩小子图,并显示图例.

Answer 3

使用双鬼轴怎么样？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

colors = ['b', 'r', 'g', ]
styles = ['-', '--', '-.']

for cc, col in enumerate(colors):
    for ss, sty in enumerate(styles):
        print(cc, ss)
        ax.plot([0, 1], [cc, ss], c=colors[cc], ls=styles[ss])

for cc, col in enumerate(colors):
    ax.plot(np.NaN, np.NaN, c=colors[cc], label=col)

ax2 = ax.twinx()
for ss, sty in enumerate(styles):
    ax2.plot(np.NaN, np.NaN, ls=styles[ss],
             label='style ' + str(ss), c='black')
ax2.get_yaxis().set_visible(False)

ax.legend(loc=1)
ax2.legend(loc=3)

plt.show()