在 Matplotlib 中为多个子图创建单个图例
在 Matplotlib 中,并排创建多个子图可以实现不同数据集或方面的可视化单个图中的单个数据集。然而,当这些子图具有相似的图例时,显示多个图例可能是不必要的并且视觉上混乱。幸运的是,Matplotlib 提供了一种将图例合并为单个、有凝聚力的表示的解决方案。
解决方案:使用 get_legend_handles_labels()
要为多个子图创建单个图例,请使用最后一个轴上的 get_legend_handles_labels() 函数。此函数从 label= 参数收集必要的信息,允许您手动创建合并的图例。
<code class="python">handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() fig.legend(handles, labels, loc='upper center')</code>
这里:
- ax 表示子图网格中的最后一个轴。
- handles 是代表图例条目的句柄(线、标记等)列表。
- labels 是图例条目的对应标签列表。
- loc指定图例在图中的位置(例如,绘图上方的“上中心”)。
如果您使用 pyplot 接口而不是 Axes 接口,请使用以下代码:
<code class="python">handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()</code>
其他注意事项
- 要从各个子图中删除图例,请参阅“删除 matplotlib 图形上的图例”以获取指导。
- 要合并 Twiny 图例,请参阅“带有 twinx() 的辅助轴:如何添加到图例”以获取更多信息。
以上是如何在 Matplotlib 中为多个子图创建单个图例?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。


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