如何为图形级功能编辑 seaborn 图例标题和标签

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何为图形级功能编辑 seaborn 图例标题和标签

【英文标题】：How to edit a seaborn legend title and labels for figure-level functions

【发布时间】：2017-12-25 08:55:29

【问题描述】：

我使用 Seaborn 和 pandas 数据框 (data) 创建了这个图：

我的代码：

g = sns.lmplot('credibility', 'percentWatched', data=data, hue = 'millennial', markers = ["+", "."], x_jitter = True, y_jitter = True, size=5)
g.set(xlabel = 'Credibility Ranking\n ← Low       High  →', ylabel = 'Percent of Video Watched [%]')

您可能会注意到该图的图例标题只是变量名称 ('millennial')，而图例项是变量的值 (0, 1)。如何编辑图例的标题和标签？理想情况下，传说的标题是“一代”，标签是“千禧一代”和“老一代”

【问题讨论】：

data.assign(Generation=data.millenial.map(0: "Older Generations", 1: "Millenial"))

@mwaskom（seaborn 的创建者）的评论是最简单的选择，或者重命名并映射到原始列。要移动图例，请参阅Move seaborn plot legend to a different position

【参考方案1】：

如果legend_out 设置为True，则可以通过g._legend 属性获得图例，并且它是图形的一部分。 Seaborn 图例是标准的 matplotlib 图例对象。因此，您可以更改图例文本。

在python 3.8.11、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2中测试

import seaborn as sns

# load the tips dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

# plot
g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips, markers=["o", "x"], facet_kws='legend_out': True)

# title
new_title = 'My title'
g._legend.set_title(new_title)
# replace labels
new_labels = ['label 1', 'label 2']
for t, l in zip(g._legend.texts, new_labels):
    t.set_text(l)

如果legend_out 设置为False 的另一种情况。您必须定义哪些轴有图例（在下面的示例中，这是轴号 0）：

g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips, markers=["o", "x"], facet_kws='legend_out': False)

# check axes and find which is have legend
leg = g.axes.flat[0].get_legend()
new_title = 'My title'
leg.set_title(new_title)
new_labels = ['label 1', 'label 2']
for t, l in zip(leg.texts, new_labels):
    t.set_text(l)

此外，您可以结合这两种情况并使用此代码：

g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips, markers=["o", "x"], facet_kws='legend_out': True)

# check axes and find which is have legend
for ax in g.axes.flat:
    leg = g.axes.flat[0].get_legend()
    if not leg is None: break
# or legend may be on a figure
if leg is None: leg = g._legend

# change legend texts
new_title = 'My title'
leg.set_title(new_title)
new_labels = ['label 1', 'label 2']
for t, l in zip(leg.texts, new_labels):
    t.set_text(l)

此代码适用于任何基于 Grid class 的 seaborn 情节。

【讨论】：

您确定是g._legend.set_title(new_title) 而不是g.legend_.set_title(new_title)？

当我使用sns.kdeplot 生成绘图时，没有_legend 属性，但生成的坐标区对象上有legend_ 属性。

不同之处在于您应该将_legend 用于任何基于 Grid 类的绘图，如原始答案中所述。 sns.kdeplot（和其他一些）将生成一个 matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot 对象，您应该为此使用 legend_ 属性。在实践中，您可以同时尝试这两种方法并使用有效的方法。

【参考方案2】：

我花了一些时间阅读以上内容。这就是我的答案：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")

g = sns.lmplot(
    x="total_bill", 
    y="tip", 
    hue="smoker", 
    data=tips,  
    legend=False
)

plt.legend(title='Smoker', loc='upper left', labels=['Hell Yeh', 'Nah Bruh'])
plt.show(g)

更多参数请参考：matplotlib.pyplot.legend

【讨论】：

此选项不会编辑现有图例，它会为图形级别（没有ax 参数的图）图中的最后一个轴创建一个新图例。对于大多数图形级图来说，这不是一个好的解决方案，因为它不太可能匹配所有轴的所有标记/颜色。对于单轴级别的绘图应该没问题（带有ax 参数的绘图）

请注意，当您交换图例标签 labels=['Hell Yeh', 'Nah Bruh'] 时，Hell Yeh 数据点将变为 Nah Bruh 数据点。