Matplotlib添加图例详解（附带实例）

当在图表中绘制多个线条或形状时，为了易于识别它们所表示的数据，通常需要在图表中显示图例。

图例由线条或形状的外观和颜色，以及标签两个部分组成。在 Matplotlib 中可以自动显示所有图例，也可以指定要显示哪些图例并修改图例标签，还可以更改图例在图表中的位置。

Matplotlib设置图例标签

如需在图表中正常显示图例，需要在绘制图表时设置图例标签。

下面的代码将创建带有一个坐标系的图表，在其中绘制两条直线，并将两条直线分别命名为“第1条”和“第2条”：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], label='第 1 条 ')
ax.plot([0.5, 1, 1.5], label='第 2 条 ')
plt.show()

效果如下图所示：

Matplotlib显示所有图例

使用 pyplot 模块中的 legend() 函数或 Axes 对象的 legend() 方法，可以在图表中显示图例。

如需在前面创建的图表中显示所有图例，可以使用不指定任何参数的 legend() 函数或 legend() 方法。

下面的任意一行代码都将在图表中显示所有图例：

plt.legend()
ax.legend()

效果如下图所示：

Matplotlib指定要显示的图例

如果只想显示特定的图例而非所有图例，则可以在 legend() 函数或 legend() 方法中指定要显示图例的对象。为此，需要在绘制图表时，使用变量保存绘制的线条或形状。

下面的代码是使用 line1 和 line2 两个变量保存在图表中绘制的两条线，然后在 Axes 对象的 legend() 方法中以列表的形式只指定第一条线对应的变量 line1，这样在图表中将只显示与其对应的图例：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3], label='第一条')
line2, = ax.plot([0.5, 1, 1.5], label='第二条')
ax.legend(handles=[line1])
plt.show()

注意，当在 legend() 函数或 legend() 方法中只指定作为图例的对象时，必须使用 handles 关键字参数。效果如下图所示：

Matplotlib修改图例标签

除了在绘制图表时设置图例标签之外，还可以在显示图例时，使用 legend() 函数或 legend() 方法修改图例标签。

下面的代码是在绘制图表时，通过指定 label 参数，为每一条线设置标签。在使用 legend() 方法显示图例时，在第二个参数中重新设置标签的内容，在图表中显示的图例将使用新标签代替旧标签：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3], label='第一条')
line2, = ax.plot([0.5, 1, 1.5], label='第二条')
ax.legend([line1, line2], ['第一条线', '第二条线'])
plt.show()

效果如下图所示：


下面的代码与上面的示例类似，唯一区别是在创建图表时没有指定标签，而是在显示图例时指定标签。

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimSun'
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot([1, 2, 3])
line2, = ax.plot([0.5, 1, 1.5])
ax.legend((line1, line2), ('第一条线', '第二条线'))
plt.show()

如果指定所有标签，则可以在 legend() 函数或 legend() 方法中只给出表示图例标签的参数，而省略表示绘图对象的参数。所以，上面的 legend() 方法所在的代码行可以简化为以下形式：

ax.legend(('第一条线', '第二条线'))

Matplotlib更改图例的位置

通过在 legend() 函数或 legend() 方法中指定 loc 关键字参数，可以更改图例在图表中的位置。

下表列出了可以为图例设置的 9 种位置：

表：loc 参数的取值

取值	位置编码	位置
upper right	1	右上角
upper left	2	左上角
lower left	3	左下角
lower right	4	右下角
right	5	右侧
center left	6	左侧居中
center right	7	右侧居中
lower center	8	底部居中
upper center	9	顶部居中
center	10	正中间

在代码中既可以使用第一列中的字符串，也可以使用第二列中的数字值。为了保持向后兼容性，可以使用 right 代替 center right。

下面的代码将创建 9 个图表，并在这些图表中显示了图例的 9 种位置：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(3, 3, layout='tight')
axs[0, 0].plot(0)
axs[0, 0].legend(labels=['upper left'], loc='upper left')
axs[0, 1].plot(0)
axs[0, 1].legend(labels=['upper center'], loc='upper center')
axs[0, 2].plot(0)
axs[0, 2].legend(labels=['upper right'], loc='upper right')
axs[1, 0].plot(0)
axs[1, 0].legend(labels=['center left'], loc='center left')
axs[1, 1].plot(0)
axs[1, 1].legend(labels=['center'], loc='center')
axs[1, 2].plot(0)
axs[1, 2].legend(labels=['center right'], loc='center right')
axs[2, 0].plot(0)
axs[2, 0].legend(labels=['lower left'], loc='lower left')
axs[2, 1].plot(0)
axs[2, 1].legend(labels=['lower center'], loc='lower center')
axs[2, 2].plot(0)
axs[2, 2].legend(labels=['lower right'], loc='lower right')
plt.show()

效果如下图所示：


如需简化上述代码，可以使用两个 for 语句代替重复执行多次的 plot() 方法和 legend() 方法，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(3, 3, layout='tight')
upper = ['upper left', 'upper center', 'upper right']
center = ['center left', 'center', 'center right']
lower = ['lower left', 'lower center', 'lower right']
loc_all = upper + center + lower
index = 0
for x in range(3):
    for y in range(3):
        axs[x, y].plot(0)
        axs[x, y].legend(labels=[loc_all[index]], loc=loc_all[index])
        index += 1
plt.show()