Python Matplotlib: 如何添加带有平均线精确值的图例

Question

Python Matplotlib: 如何添加带有平均线精确值的图例

5

使用matplotlib库，我生成了一个包含两个直方图和均值线的图表。如果我添加图例，我认为图表会更清晰。我希望创建一个图例，说明这两条均值线的确切值。以下是我的代码、生成的图表和我想要实现的图片（在powerpoint中添加图例的图片）：

def setPlot(data, mycolor, myalpha, mylinestyle):
    plt.style.use('ggplot')
    plt.rc('xtick',labelsize=12)
    plt.rc('ytick',labelsize=12)
    plt.xlabel("Incomes")
    plt.hist(data, bins=50, color= mycolor, alpha=myalpha)
    plt.axvline(numpy.mean(data), color=mycolor, linestyle=mylinestyle, linewidth=1.5)
    plt.show()

enter image description here

如果您对IT技术有任何建议，我将不胜感激。

-----------解决方案--------

由于wwii和tom的伟大建议，我能够实现我的想法。我已经尝试了两个建议并将它们合并起来，这就是我得到的结果：

def setPlot(data, mycolor, myalpha, mylinestyle):
    plt.style.use('ggplot')
    plt.rc('xtick',labelsize=12)
    plt.rc('ytick',labelsize=12)
    plt.xlabel("Incomes")
    plt.hist(data, bins=50, color= mycolor, alpha=myalpha)
    plt.axvline(numpy.mean(data), color=mycolor, linestyle=mylinestyle, linewidth=1.5, label=str(numpy.mean(data)))
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.show()

以下是我生成的绘图示例： enter image description here

非常感谢您的所有帮助！

- Ziva

1

你有没有浏览过 matplotlib 图库？ - wwii

@wwii 谢谢，我一定会去看看，也许会找到一些有用的东西！ - Ziva

2

将由axvline返回的Line2D对象分配给一个名称/变量。然后将其用作legend的参数 - 就像画廊中的示例一样。如果您找到了解决方案，请随时回答自己的问题。 - wwii

@wwii 非常感谢您的帮助！我已经学会了如何做，并改进了我的图表！ - Ziva

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- tmdavison · Accepted Answer

您只需要给您的axvline添加一个label，然后在绘制两个直方图之后调用plt.legend。像这样：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

def setPlot(data, mycolor, myalpha, mylinestyle):
    plt.style.use('ggplot')
    plt.rc('xtick',labelsize=12)
    plt.rc('ytick',labelsize=12)
    plt.xlabel("Incomes")
    plt.hist(data, bins=50, color= mycolor, alpha=myalpha)
    plt.axvline(numpy.mean(data), color=mycolor, linestyle=mylinestyle,
                linewidth=1.5,label='{:5.0f}'.format(numpy.mean(data)))

setPlot(numpy.random.rand(100)*30000.,'r',0.5,'--')
setPlot(numpy.random.rand(100)*20000.,'b',0.5,'-')

plt.legend(loc=0)

plt.savefig('myfig.png')

enter image description here