Як додати легенду до діаграми розсіювання в matplotlib

Ви можете використовувати такий синтаксис, щоб додати легенду до діаграми розсіювання в Matplotlib:

 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 ())

Наступні приклади показують, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад 1: Легенда діаграми розсіювання зі значеннями

У наведеному нижче прикладі показано, як створити діаграму розсіювання, де легенда відображає значення:

 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 ()) 

Приклад 2: Легенда діаграми розсіювання з класами

У наступному прикладі показано, як створити точкову діаграму, у якій легенда відображає імена класів:

 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)

Зверніть увагу, що ця легенда відображає вказані нами імена класів (A, B, C) на відміну від указаних нами значень (0, 1, 2).

Додаткові ресурси

Як збільшити розмір графіка в Matplotlib
Як налаштувати позицію заголовка в Matplotlib
Як встановити діапазони осей у Matplotlib