Matplotlib'de manuel lejant nasıl oluşturulur (örnekle)

Matplotlib grafiğinde manuel bir açıklama oluşturmak için matplotlib.lines ve matplotlib.patches alt modüllerinin işlevlerini kullanabilirsiniz.

Aşağıdaki örnek bunun nasıl yapılacağını gösterir.

Örnek: Matplotlib’de manuel bir gösterge oluşturma

Aşağıdaki kod, matplotlib’de varsayılan göstergeyle bir dağılım grafiğinin nasıl oluşturulacağını gösterir:

 import matplotlib. pyplot as plt

#define data to plot
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 3, 5, 8, 12, 18, 27]

#create scatter plot of x vs. y
plt. scatter (x, y, label=' Original Data ', color=' steelblue ')

#add legend
plt. legend ()

#displayplot
plt. show () 

Özel çizgiler ve kareler içeren manuel bir gösterge oluşturmak için matplotlib.lines ve matplotlib.patches alt modüllerini içe aktarmamız gerekir.

Aşağıdaki kod, manuel açıklama oluşturmak için bu alt modüllerin nasıl kullanılacağını gösterir:

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. lines import Line2D
import matplotlib. patches as mpatches

#define data to plot
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 3, 5, 8, 12, 18, 27]

#create scatter plot of x vs. y
plt. scatter (x, y, label=' Original Data ', color=' steelblue ')

#define handles and labels that will get added to legend
handles, labels = plt. gca (). get_legend_handles_labels ()

#define patches and lines to add to legend
patch1 = mpatches. Patch (color=' orange ', label=' First Manual Patch ')
patch2 = mpatches. Patch (color=' orange ', label=' First Manual Patch ')   
line1 = Line2D([0], [0], label=' First Manual Line ', color=' purple ')
line2 = Line2D([0], [0], label=' Second Manual Line ', color=' red ')

#add handles
handles. extend ([patch1, line1, line2])

#add legend
plt. legend (handles=handles)

#displayplot
plt. show () 

Bu açıklamanın orijinal verilerin etiketini içerdiğini, aynı zamanda manuel olarak eklediğimiz öğelerin etiketlerini ve şekillerini de içerdiğini unutmayın.

Öğelerden herhangi birinin etiketlerini veya renklerini değiştirmek için önceki kod parçasındaki etiket ve renk bağımsız değişkenlerinin değerlerini değiştirmeniz yeterlidir.

Not : Çizimdeki göstergenin konumunun nasıl değiştirileceğini öğrenmek için bu eğitime bakın.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler Matplotlib’deki diğer ortak görevlerin nasıl gerçekleştirileceğini açıklamaktadır:

Matplotlib’de arsa boyutu nasıl artırılır
Matplotlib’de başlık konumu nasıl ayarlanır
Matplotlib’de eksen aralıkları nasıl ayarlanır