Oś pomocnicza z twinx (): jak dodać do legendy?

Mam wykres z dwiema osiami Y, używając twinx(). Daję również etykiety do linii i chcę je pokazać legend(), ale udało mi się uzyskać etykiety tylko jednej osi w legendzie:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Dostaję więc tylko etykiety pierwszej osi w legendzie, a nie etykietę „temp” drugiej osi. Jak mogę dodać tę trzecią etykietę do legendy?

Możesz łatwo dodać drugą legendę, dodając wiersz:

ax2.legend(loc=0)

Dostaniesz to:

Ale jeśli chcesz mieć wszystkie etykiety w jednej legendzie, powinieneś zrobić coś takiego:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Co da ci to:

Nie jestem pewien, czy ta funkcja jest nowa, ale możesz także użyć metody get_legend_handles_labels () zamiast samodzielnie śledzić linie i etykiety:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

pi = np.pi

# fake data
time = np.linspace (0, 25, 50)
temp = 50 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) \
        * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2) + 15
Swdown = 400 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2)
Rn = Swdown - 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# ask matplotlib for the plotted objects and their labels
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Począwszy od wersji 2.1 Matplotlib, możesz używać legendy figur . Zamiast ax.legend(), który tworzy legendę z uchwytami z osi ax, można stworzyć legendę figur

rys. legend (loc = „prawy górny róg”)

który zgromadzi wszystkie uchwyty ze wszystkich podplotów na rysunku. Ponieważ jest to legenda figury, zostanie umieszczona w rogu figury, a locargument dotyczy figury.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc="upper right")

ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")

plt.show()

Aby umieścić legendę z powrotem w osiach, należy podać a bbox_to_anchori a bbox_transform. Ta ostatnia byłaby transformacją osi osi, w której legenda powinna się znajdować. Pierwszą mogą być współrzędne krawędzi określone przez locpodane we współrzędnych osi.

fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)

Możesz łatwo uzyskać to, co chcesz, dodając linię w axe:

ax.plot([], [], '-r', label = 'temp')

lub

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

Nie wykreśliłoby to nic oprócz dodania etykiety do legendy topora.

Myślę, że jest to o wiele łatwiejszy sposób. Nie jest konieczne automatyczne śledzenie linii, gdy masz tylko kilka linii w drugiej osi, ponieważ ręczne mocowanie tak jak powyżej byłoby dość łatwe. W każdym razie zależy to od tego, czego potrzebujesz.

Cały kod jest jak poniżej:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(22.)
temp = 20*np.random.rand(22)
Swdown = 10*np.random.randn(22)+40
Rn = 40*np.random.rand(22)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()

#---------- look at below -----------

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')

ax2.plot(time, temp, '-r')  # The true line in ax2
ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')  # Make an agent in ax

ax.legend(loc=0)

#---------------done-----------------

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Fabuła jest jak poniżej:

Aktualizacja: dodaj lepszą wersję:

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

To nic nie zrobi, a plot(0, 0)może zmienić zakres osi.

Dodatkowy przykład rozproszenia

ax.scatter([], [], s=100, label = 'temp')  # Make an agent in ax
ax2.scatter(time, temp, s=10)  # The true scatter in ax2

ax.legend(loc=1, framealpha=1)

Szybki hack, który może odpowiadać Twoim potrzebom ...

Zdejmij ramkę pudełka i ręcznie ustaw dwie legendy obok siebie. Coś takiego..

ax1.legend(loc = (.75,.1), frameon = False)
ax2.legend( loc = (.75, .05), frameon = False)

Gdzie krotka loc jest procentem od lewej do prawej i od dołu do góry, które reprezentują lokalizację na wykresie.

Znalazłem następujący oficjalny przykład matplotlib, który używa host_subplot do wyświetlania wielu osi Y i wszystkich różnych etykiet w jednej legendzie. Nie jest konieczne obejście tego problemu. Najlepsze rozwiązanie, jakie do tej pory znalazłem. http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()

offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
                                    axes=par2,
                                    offset=(offset, 0))

par2.axis["right"].toggle(all=True)

host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)

host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)

host.legend()

plt.draw()
plt.show()