Aprende Agregar Leyenda | Personalización de Gráficos

Cuando hay múltiples elementos presentes en un gráfico, a menudo es útil etiquetarlos para mayor claridad. La leyenda cumple esta función al proporcionar un área compacta que explica los diferentes componentes del gráfico.

A continuación se presentan tres formas comunes de crear una leyenda en matplotlib.

Primera opción

Considere el siguiente ejemplo para aclarar el concepto:


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define categories and data
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

# Set positions and bar width
positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

# Create the grouped bar chart
for i in range(len(answers)):
   plt.bar(positions + width * i, 
           answers[i], 
           width)
  
# Adjust x-axis ticks to the center of groups
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, 
           questions)

# Setting the labels for the legend explicitly
plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()

En la esquina superior izquierda, una leyenda explica las diferentes barras en el gráfico. Esta leyenda se crea utilizando la función plt.legend(), pasando una lista de etiquetas como primer argumento, comúnmente denominada labels.

Segunda opción

Otra opción consiste en especificar el parámetro label en cada llamada a la función de graficado, como bar en nuestro ejemplo:


              1234567891011121314151617181920212223242526272829
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define x-axis categories and their positions
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

# Define answers for each category
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Set the width for each bar
width = 0.3

# Plot each category with a label
for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, 
            answers[i], 
            width, 
            label=labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of each group
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, questions)

# Automatically create legend from label parameters
plt.legend()
plt.show()

Aquí, plt.legend() determina automáticamente los elementos que se agregarán a la leyenda y sus etiquetas; se incluyen todos los elementos con el parámetro label especificado.

Tercera opción

De hecho, existe una opción más utilizando el método set_label() en el artista (bar en nuestro ejemplo):


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Plot bars for each category with labels
for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

Ubicación de la leyenda

Existe otro argumento clave importante en la función legend(), loc, que especifica la ubicación de la leyenda. Su valor predeterminado es best, lo que "indica" a matplotlib que elija automáticamente la mejor ubicación para la leyenda y así evitar que se superponga con los datos.


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Plot bars for each category with labels
for i, label in enumerate(labels):
    bars = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bars.set_label(label)

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

En este ejemplo, la leyenda se posiciona en la parte superior central de la gráfica. Otros valores válidos para el parámetro loc incluyen:

'upper right', 'upper left', 'lower left';
'lower right', 'right';
'center left', 'center right', 'lower center', 'center'.

Estudiar más

Puedes explorar más en legend() documentación

Tarea

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Etiquetar las barras más bajas como 'primary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Etiquetar las barras del medio como 'secondary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Etiquetar las barras superiores como 'tertiary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Colocar la leyenda en el lado derecho, centrada verticalmente.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 3. Capítulo 2

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Primera opción

Considere el siguiente ejemplo para aclarar el concepto:


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define categories and data
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

# Set positions and bar width
positions = np.arange(len(questions))
width = 0.3

# Create the grouped bar chart
for i in range(len(answers)):
   plt.bar(positions + width * i, 
           answers[i], 
           width)
  
# Adjust x-axis ticks to the center of groups
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, 
           questions)

# Setting the labels for the legend explicitly
plt.legend(['positive answers', 'negative answers'])
plt.show()

Segunda opción

Otra opción consiste en especificar el parámetro label en cada llamada a la función de graficado, como bar en nuestro ejemplo:


              1234567891011121314151617181920212223242526272829
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define x-axis categories and their positions
questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

# Define answers for each category
yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Set the width for each bar
width = 0.3

# Plot each category with a label
for i in range(len(answers)):
    plt.bar(positions + width * i, 
            answers[i], 
            width, 
            label=labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of each group
plt.xticks(positions + width * (len(answers) - 1) / 2, questions)

# Automatically create legend from label parameters
plt.legend()
plt.show()

Aquí, plt.legend() determina automáticamente los elementos que se agregarán a la leyenda y sus etiquetas; se incluyen todos los elementos con el parámetro label especificado.

Tercera opción

De hecho, existe una opción más utilizando el método set_label() en el artista (bar en nuestro ejemplo):


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Plot bars for each category with labels
for i in range(len(answers)):
    bar = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bar.set_label(labels[i])

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

Ubicación de la leyenda


              1234567891011121314151617181920212223242526
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

questions = ['question_1', 'question_2', 'question_3']
positions = np.arange(len(questions))

yes_answers = np.array([500, 240, 726])
no_answers = np.array([432, 618, 101])
answers = np.array([yes_answers, no_answers])

width = 0.3
labels = ['positive answers', 'negative answers']

# Plot bars for each category with labels
for i, label in enumerate(labels):
    bars = plt.bar(positions + width * i, answers[i], width)
    bars.set_label(label)

# Set x-axis ticks and labels at the center of the grouped bars
center_positions = positions + width * (len(answers) - 1) / 2
plt.xticks(center_positions, questions)

# Display legend above the plot, centered horizontally
plt.legend(loc='upper center')

plt.show()

En este ejemplo, la leyenda se posiciona en la parte superior central de la gráfica. Otros valores válidos para el parámetro loc incluyen:

'upper right', 'upper left', 'lower left';
'lower right', 'right';
'center left', 'center right', 'lower center', 'center'.

Estudiar más

Puedes explorar más en legend() documentación

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Etiquetar las barras más bajas como 'primary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Etiquetar las barras del medio como 'secondary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Etiquetar las barras superiores como 'tertiary sector' especificando el argumento de palabra clave correspondiente.
Colocar la leyenda en el lado derecho, centrada verticalmente.

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