Свайпніть щоб показати меню

Додавання Легенди

Коли на графіку присутні кілька елементів, часто доцільно їх підписати для кращої зрозумілості. Легенда виконує цю функцію, надаючи компактну область, яка пояснює різні компоненти графіка.

Нижче наведено три поширені способи створення легенди у matplotlib.

Перший варіант

Розгляньте наступний приклад для кращого розуміння концепції:


              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()

У верхньому лівому куті легенда пояснює різні стовпці на діаграмі. Цю легенду створюють за допомогою функції plt.legend(), куди першим аргументом передають список підписів — зазвичай його називають labels.

Другий варіант

Інший спосіб полягає у вказанні параметра label під час кожного виклику функції побудови графіка, наприклад, bar у нашому випадку:


              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()

Тут plt.legend() автоматично визначає елементи, які потрібно додати до легенди, та їх підписи; усі елементи з вказаним параметром label включаються.

Третій варіант

Насправді існує ще один варіант — використання методу set_label() для художнього елемента (у нашому прикладі — bar):


              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()

Розташування легенди

Існує ще один важливий іменований аргумент функції legend() — loc, який визначає розташування легенди. Його значення за замовчуванням — best, що "доручає" matplotlib автоматично вибрати найкраще місце для легенди, щоб уникнути перекриття з даними.


              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()

У цьому прикладі легенда розташована у верхньому центрі графіка. Інші допустимі значення параметра loc включають:

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

Вивчайте більше

Ви можете дізнатися більше у legend() документації

Завдання

Swipe to start coding

Позначити найнижчі стовпці як 'primary sector', вказавши відповідний іменований аргумент.
Позначити стовпці посередині як 'secondary sector', вказавши відповідний іменований аргумент.
Позначити найвищі стовпці як 'tertiary sector', вказавши відповідний іменований аргумент.
Розмістити легенду праворуч, по центру вертикалі.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат