matplotlib如何为单个散点图添加多个图例项

Question

我正在为一个数据集制作散点图，它看起来像这样：

x = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]
y = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
labels = [1, 3, 0, 2, 2, 1, 0, 3]

colors = np.array(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])

plt.scatter(x, y, color=colors[labels])

如果我调用plt.legend，只会显示一个条目，并使用第一个符号来表示整个数据集。如何创建一个图例，其中包含所有四个元素，显示为如果我已经绘制了四个单独的数据集？可能相关：带有多个图例条目的Matplotlib直方图基于：Matplotlib，如何循环？

- Mad Physicist

Answer 1

我认为最简单的解决方案是将所有工作委托给matplotlib。该方法在此处描述：https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/scatter_with_legend.html#automated-legend-creation。对于这种简化的方法，只需使用PathCollection的legend_elements方法即可：

s = plt.scatter(x, y, c=labels)
plt.legend(*s.legend_elements())

更改颜色映射或将标签替换为其他内容（例如文本）非常简单：

text_labels = ['one', 'two', 'three', 'four']
s = plt.scatter(x, y, c=labels, cmap='jet', vmin=0, vmax=4)
plt.legend(s.legend_elements()[0], text_labels)

如果labels还不是一个在范围[0-n)内已排序的元素数组，可以使用np.unique轻松获取：

labels = ['b', 'd', 'a', 'c', 'c', 'b', 'a', 'd']
text_labels, labels = np.unique(labels, return_inverse=True)

- Mad Physicist

Answer 2

您可以为标签集绘制空列表:

for l in set(labels):
    plt.scatter([],[], color=colors[l], label=l)
plt.legend()

- warped

---

这绝对是一个好主意。如果我将原始数据集保持未标记，它就不会出现在图例中。 - undefined

我觉得我找到了一个内置的方法，可以说比这个更高效。 - undefined

Answer 3

这只是实现所需结果的另一种方式。我使用this的解决方案来消除重复。

for i, j, l in zip(x, y, labels):
    plt.scatter(i, j, c=colors[l], label=l)

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = dict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())

- Sheldore

---

从技术上讲，是的，但我真的想尽量避免将每个点都放在单独的对象中。我觉得这样做不会很好地扩展。 - undefined

我觉得我找到了一个内置的方法。我从来不知道matplotlib会为你做这个。 - undefined