


Wie erstelle ich eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib?
Erstellen einer einzelnen Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib
In Matplotlib ermöglicht das Erstellen mehrerer Nebenhandlungen nebeneinander die Visualisierung verschiedener Datensätze oder Aspekte eines einzelnen Datensatzes in einer einzigen Abbildung. Wenn diese Nebenhandlungen jedoch ähnliche Legenden haben, kann die Anzeige mehrerer Legenden unnötig und optisch unübersichtlich sein. Glücklicherweise bietet Matplotlib eine Lösung, um Legenden in einer einzigen, zusammenhängenden Darstellung zu konsolidieren.
Lösung: Verwenden von get_legend_handles_labels()
Um eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen zu erstellen, verwenden Sie die Funktion get_legend_handles_labels() auf der letzten Achse. Diese Funktion sammelt die notwendigen Informationen aus label=-Argumenten, sodass Sie manuell eine konsolidierte Legende erstellen können.
<code class="python">handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() fig.legend(handles, labels, loc='upper center')</code>
Hier:
- ax stellt die letzte Achse im Subplot-Raster dar.
- Handles ist eine Liste von Handles (Linien, Markierungen usw.), die die Legendeneinträge darstellen.
- Labels ist eine entsprechende Liste von Beschriftungen für die Legendeneinträge.
- loc Gibt die Position der Legende innerhalb der Abbildung an (z. B. „obere Mitte“ für oberhalb der Diagramme).
Wenn Sie die Pyplot-Schnittstelle anstelle der Axes-Schnittstelle verwenden, verwenden Sie diesen Code:
<code class="python">handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()</code>
Zusätzliche Überlegungen
- Informationen zum Entfernen von Legenden aus einzelnen Nebenhandlungen finden Sie unter „Entfernen der Legende auf einer Matplotlib-Figur“.
- Weitere Informationen zum Zusammenführen von Twiny-Legenden finden Sie unter „Sekundäre Achse mit Twinx(): Hinzufügen zur Legende“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich eine einzelne Legende für mehrere Nebenhandlungen in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
