Matplotlib의 산점도에 범례를 추가하는 방법

다음 구문을 사용하여 Matplotlib의 산점도에 범례를 추가할 수 있습니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend
plt. legend ( * scatter.legend_elements ())

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 값이 포함된 산점도 범례

다음 예에서는 범례에 값이 표시되는 산점도를 만드는 방법을 보여줍니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend with values
plt. legend ( * scatter.legend_elements ()) 

예제 2: 클래스가 포함된 산점도 범례

다음 예에서는 범례에 클래스 이름이 표시되는 분산형 차트를 만드는 방법을 보여줍니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend with class names
plt. legend (handles=scatter. legend_elements ()[ 0 ], labels=classes)

이 범례에는 우리가 지정한 값(0, 1, 2)이 아닌 우리가 지정한 클래스 이름(A, B, C)이 표시됩니다.

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