如何更改 seaborn 中图例的位置


要更改海图中图例的位置,可以使用plt.legend()命令。

例如,您可以使用以下语法将图例放置在绘图的右上角:

 plt. legend (loc=' upper right ')

默认位置是“最佳”——这是 Matplotlib 根据避免覆盖数据点的位置自动找到图例位置的位置。

但是,您可以指定以下标题位置之一:

  • 右上
  • 在左上角
  • 在左下角
  • 在右下角
  • 正确的
  • 中左
  • 中右
  • 底部中心
  • 顶部中心
  • 中心

您还可以使用bbox_to_anchor()参数将图例放置在图之外。例如,您可以使用以下语法将图例放置在绘图之外的右上角:

 plt. legend (bbox_to_anchor=( 1.05 , 1 ), loc=' upper left ', borderaxespad= 0 )

以下示例展示了如何在实践中使用每种方法。

示例 1:更改 Seaborn 图中图例的位置

以下代码显示如何将图例放置在海洋散点图的右中心部分:

 import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib. pyplot as plt

#create fake data
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})

#create scatterplot
sns. scatterplot (data=df, x=' points ', y=' assists ', hue=' team ')

#place legend in center right of plot
plt. legend (loc=' center right ', title=' Team ') 

以下代码显示了如何将图例放置在海洋散点图的左上角:

 #create scatterplot
sns. scatterplot (data=df, x=' points ', y=' assists ', hue=' team ')

#place legend in upper left of plot
plt. legend (loc=' upper left ', title=' Team ') 

示例 2:更改 Seaborn 图外图例的位置

要将图例放置在海洋图之外,我们可以使用bbox_to_anchor()参数。

例如,以下是将图例放置在绘图右上角之外的方法:

 import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib. pyplot as plt

#create fake data
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})

#create scatterplot
sns. scatterplot (data=df, x=' points ', y=' assists ', hue=' team ')

#place legend outside top right corner of plot
plt. legend (bbox_to_anchor=( 1.02 , 1 ), loc=' upper left ', borderaxespad= 0 ) 

以下是将图例放置在绘图右下角之外的方法:

 #create scatterplot
sns. scatterplot (data=df, x=' points ', y=' assists ', hue=' team ')

#place legend outside bottom right corner of plot
plt. legend (bbox_to_anchor=( 1.02 , 0.15 ), loc=' upper left ', borderaxespad= 0 ) 

有关bbox_to_anchor()参数的详细说明,请参阅matplotlib 文档

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