如何为彩色线条创建基本图例？

Question

我目前正在完成一个更大的项目，最后一部分是在多色线的情节中添加一个简单的传说。该行只包含两种不同的颜色。

该图显示了地球和火星之间的距离随时间的变化。从3月到8月，这条线是橙色的，其他月份是蓝色的。图例应位于绘图右上角的一个简单框中，显示所用颜色的标签。像这样的东西会很好。

绘图数据来自一个巨大的矩阵，我称之为master\u array。在显示该问题涉及的绘图之前，它包含了一些任务所需的更多信息。对于我正在努力绘制的图来说，重要的是第0、1和6列，其中包含日期、相关日期行星之间的距离，在第6列中，我设置了一个标志，以确定给定点是否属于“三月到八月”集合（0表示九月到二月/“冬季”；1表示三月到八月/“夏季”）。master\u数组是一个numpy数组，数据类型为float64。它包含大约45k个数据点。

它看起来像：

In [3]: master_array
Out[3]: 
array([[ 1.89301010e+07,  1.23451036e+00, -8.10000000e+00, ...,
         1.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       [ 1.89301020e+07,  1.24314818e+00, -8.50000000e+00, ...,
         2.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       [ 1.89301030e+07,  1.25179997e+00, -9.70000000e+00, ...,
         3.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       ...,
       [ 2.01903100e+07,  1.84236878e+00,  7.90000000e+00, ...,
         1.00000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03],
       [ 2.01903110e+07,  1.85066892e+00,  5.50000000e+00, ...,
         1.10000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03],
       [ 2.01903120e+07,  1.85894904e+00,  9.40000000e+00, ...,
         1.20000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03]])

这是获取我在开头描述的绘图的函数：

def md_plot3(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    """ noch nicht fertig """
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    plt.figure('zeitlich-global betrachtet')
    plt.title("Marsdistanz unter Berücksichtigung der Halbjahre der steigenden und sinkenden Temperaturen",
              loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)

    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

在更大的脚本中还有另一个函数（散点图）来标记曲线的最小值和最大值，但我想这在这里并不重要。

我已经试过了，结果出现了一个图例，上面显示了一个垂直的颜色条，只有一个标签，还有这个问题的答案中描述的两个选项，因为它看起来更像我的目标，但无法使它适用于我的案例。

也许我应该补充说，我只是一个初学者在python，这是我的第一个项目，所以我不熟悉更深层次的html" target="_blank">功能matplotlib可能是什么原因，我不能定制提到的答案得到它在我的情况下工作。

更新

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    fig = plt.figure('Test')
    plt.title("Test", loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')
    #plt.style.use('classic')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap), 
                        linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)
    fig.colorbar(lc)


    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Winter', 'Summer'])


    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

它有什么好处：

它显示了一个图例，并根据标签显示了正确的颜色。

-还有什么需要优化：

1） 图例不在方框中，图例的“线”干扰了绘图的底层。正如用户重要性ceofbeingernest所述，这是由使用plt引起的。风格使用（'seaborn-whitegrid'）。因此，如果有一种方法可以使用plt。风格将（'seaborn-whitegrid'）与plt的图例样式一起使用。风格使用（'classic'），这可能会有所帮助。2） 更大的问题是色条。我在原始代码中添加了fig.colorbar（lc）行，以实现我根据这个答案寻找的结果。

所以我尝试了一些其他的改变：

我使用了plt。风格使用（'classic'）以我需要的方式获得一个图例，但这让我损失了plt的良好风格。风格如前所述，使用（'seaborn-whitegrid'）。此外，我根据前面提到的答案禁用了我之前添加的色条行。

这就是我得到的：

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    #fig =
    plt.figure('Test')
    plt.title("Test", loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    #plt.style.use('seaborn-whitegrid')
    plt.style.use('classic')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap), 
                        linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)
    #fig.colorbar(lc)


    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Winter', 'Summer'])


    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

它有什么好处：

它以我需要的方式展示了传奇。

它不再显示颜色条了。

-要优化的是什么：

情节不再五彩缤纷了。

这也不是传说。

classic风格不是我之前解释过的我想要的。。。

因此，如果有人有好的建议，请让我知道！

我使用的是numpy版本1.16。2和matplotlib版本3.0。3.

Answer 1

因此，以下是如何为多色线条创建基本图例的答案，该图例包含每种使用颜色的多个标签，并且在绘图旁边不显示颜色栏（标准颜色栏，图例内无任何内容；有关问题的更多信息，请参阅原始问题的更新）：

多亏了许多有用的注释，我想出了在LineCollection（）中添加一个norm的方法，通过禁用fig.colorbar（）（也请参见此）在移除颜色条时避免以单色线结束。要添加的附加参数（在本例中为“norm”）是norm=plt。Normalize（z.min（），z.max（）），其中z是一个数组，其中包含负责段的不同颜色的信息。请注意，z只需要为每种不同的颜色保存一个元素。这就是为什么我将我的swFilter数组包装到np中，该数组由每个数据点一个标志组成。unique（）。

在不接触plt的方框内获得正确的图例。风格使用（），我只需将正确的参数添加到ax。图例（）。在我的例子中，一个简单的frameon=True完成了这项工作。

下面是代码：

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    #fig =
    plt.figure('Test')
    plt.title("Marsdistanz unter Berücksichtigung der Halbjahre der steigenden und sinkenden Temperaturen\n",
              loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
    plt.tight_layout()
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap),
                        linewidth=3, norm=plt.Normalize(z.min(), z.max()))
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)

    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Halbjahr der sinkenden \nTemperaturen',
                        'Halbjahr der steigenden \nTemperaturen'], frameon=True)

    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

请注意，我添加了plt.tight_layout（），以确保在窗口模式下显示情节的标题和轴的描述没有任何截止。

现在的新问题（由于添加了tight_layout（））是，尽管绘图右侧有很多可用空间（调用颜色条时会出现的位置），但绘图会得到水平压缩。

这需要另一个修复，但目前我不知道如何修复。因此，如果有人知道如何防止绘图标题和轴的描述在窗口模式下被切断，我将非常感谢您留下评论。

Answer 2

要在matplotlib中获得多色绘图，请标记绘图，然后调用legend（）函数。下面的示例代码取自一个链接，但当链接断开时，文章如下。。

这里使用的图表是一条直线，但同样的原理也适用于其他图表类型，正如您从这个其他答案中所看到的

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
y2 = [10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]
x = np.arange(10)
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y, label='$y = numbers')
ax.plot(x, y2, label='$y2 = other numbers')
plt.title('Legend inside')
ax.legend()
plt.show()

此代码将显示以下图像（图表中有图例）

希望这能有所帮助