带有 twinx() 的辅助轴：如何添加到图例中？

Posted 2023-02-14

【中文标题】带有 twinx() 的辅助轴：如何添加到图例中？

【英文标题】：Secondary axis with twinx(): how to add to legend?

【发布时间】：2011-07-25 23:45:10

【问题描述】：

我有一个带有两个 y 轴的图，使用 twinx()。我也给线条打了标签，想用legend()显示出来，但我只成功得到了图例中一个轴的标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^-2\,d^-1$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

所以我只得到图例中第一个轴的标签，而不是第二个轴的标签“temp”。如何将第三个标签添加到图例中？

【问题讨论】：

[不要在任何靠近任何生产代码的地方执行此操作] 当我唯一的目标是尽快用适当的图例生成一个漂亮的情节时，我会使用一个丑陋的用我在ax2 上使用的样式在ax 上绘制一个空数组的技巧：在你的情况下，ax.plot([], [], '-r', label = 'temp')。它比正确执行要快得多，也更简单...

对于 pandas 和 twinx，另见 ***.com/a/57484812/3642162

【参考方案1】：

您可以通过添加以下行轻松添加第二个图例：

ax2.legend(loc=0)

你会得到这个：

但是，如果您想要一个图例上的所有标签，那么您应该这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^-2\,d^-1$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

这会给你这个：

【讨论】：

这会因errorbar 绘图而失败。有关正确处理它们的解决方案，请参见下文：***.com/a/10129461/1319447

为了防止两个重叠的图例，在我指定两个 .legend(loc=0) 的情况下，您应该为图例位置值指定两个不同的值（都不是 0）。见：matplotlib.org/api/legend_api.html

我在将单行添加到具有多行 ax1 的某些子图中时遇到了一些麻烦。在这种情况下，请使用 lns1=ax1.lines，然后将 lns2 附加到此列表中。

loc使用的不同值解释here

查看下面的答案以获得更自动的方式（使用 matplotlib >= 2.1）：***.com/a/47370214/653364

【参考方案2】：

我不确定此功能是否是新功能，但您也可以使用 get_legend_handles_labels() 方法，而不是自己跟踪线条和标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

pi = np.pi

# fake data
time = np.linspace (0, 25, 50)
temp = 50 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) \
        * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2) + 15
Swdown = 400 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2)
Rn = Swdown - 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# ask matplotlib for the plotted objects and their labels
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^-2\,d^-1$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

【讨论】：

这是唯一可以处理图与图例重叠的轴的解决方案（最后一个轴是应该绘制图例的轴）

此解决方案也适用于errorbar 绘图，而接受的绘图则失败（分别显示一行及其错误栏，并且没有一个带有正确标签）。另外，它更简单。

小问题：如果你想覆盖 ax2 的标签并且它从一开始就没有一组标签，它就不起作用

备注：经典情节无需指定label参数。但对于其他人，例如。你需要的酒吧。

如果您事先不知道要绘制多少行，这也会让一切变得更容易。

【参考方案3】：

从 matplotlib 2.1 版开始，您可以使用图形图例。而不是ax.legend()，它会生成一个带有来自轴ax 的句柄的图例，可以创建一个图形图例

fig.legend(loc="右上角")

这将从图中的所有子图中收集所有句柄。由于是图形图例，所以会放在图形的一角，loc参数是相对图形的。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc="upper right")

ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")

plt.show()

为了将图例放回坐标区，需要提供bbox_to_anchor 和bbox_transform。后者将是图例应驻留的轴的轴变换。前者可能是由loc 定义的边缘坐标，以轴坐标给出。

fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)

【讨论】：

那么，2.1 版已经发布了吗？但是在 Anaconda 3 中，我尝试了 conda upgrade matplotlib 没有找到更新的版本，我仍在使用 v.2.0.2

这是实现最终结果的一种更简洁的方式。

漂亮又蟒蛇

当您有许多子图时，这似乎不起作用。它为所有子图添加了一个图例。通常每个子图都需要一个图例，每个图例的主轴和次轴都包含系列。

@sancho 正确，这就是这个答案的第三句中所写的内容，“......这将收集图中所有子图的所有句柄。”。

【参考方案4】：

在ax中添加一行就可以轻松得到你想要的：

ax.plot([], [], '-r', label = 'temp')

或

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

这只会在 ax 的图例中添加一个标签。

我认为这是一种更简单的方法。 当第二个轴只有几条线时，没有必要自动跟踪线，因为像上面这样手动修复会很容易。无论如何，这取决于你需要什么。

整个代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(22.)
temp = 20*np.random.rand(22)
Swdown = 10*np.random.randn(22)+40
Rn = 40*np.random.rand(22)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()

#---------- look at below -----------

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')

ax2.plot(time, temp, '-r')  # The true line in ax2
ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')  # Make an agent in ax

ax.legend(loc=0)

#---------------done-----------------

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^-2\,d^-1$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

剧情如下：

---

更新：添加更好的版本：

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

当plot(0, 0) 可能会改变轴范围时，这不会做任何事情。

---

一个额外的分散示例

ax.scatter([], [], s=100, label = 'temp')  # Make an agent in ax
ax2.scatter(time, temp, s=10)  # The true scatter in ax2

ax.legend(loc=1, framealpha=1)

【讨论】：

我喜欢这个。它“欺骗”系统的方式有点丑陋，但实现起来非常简单。

这实现起来非常简单。但是当将它与 scatter 一起使用时，图例中产生的 scatter 大小只是一个很小的点。

@greeeeeeen 然后你应该在制作散点图时指定标记大小:-)

@SyrtisMajor 我当然试过了。但这并没有改变图例中的标记大小。

@greeeeeeen 您是否更改了代理分散的标记大小？查看我的帖子，我添加了一个示例代码的 sn-p。

【参考方案5】：

一个可能适合您需求的快速破解..

取下盒子的框架并手动将两个图例放在一起。像这样的..

ax1.legend(loc = (.75,.1), frameon = False)
ax2.legend( loc = (.75, .05), frameon = False)

其中 loc 元组是从左到右和从下到上的百分比，表示图表中的位置。

【参考方案6】：

我找到了以下官方 matplotlib 示例，它使用 host_subplot 在一个图例中显示多个 y 轴和所有不同的标签。无需解决方法。到目前为止我找到的最佳解决方案。 http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()

offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
                                    axes=par2,
                                    offset=(offset, 0))

par2.axis["right"].toggle(all=True)

host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)

host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)

host.legend()

plt.draw()
plt.show()

【讨论】：

欢迎来到 Stack Overflow！请引用链接中最相关的部分，以防目标站点无法访问或永久离线。见How do I write a good answer。以后多关注当下的问题，这个已经快4年了。

确实是一个不错的发现，但我希望您能从示例中学到什么，将其应用于 OP 的 MWE，并包含一张图片。

【参考方案7】：

正如 matplotlib.org 的 example 中所提供的，从多个轴实现单个图例的简洁方法是使用绘图句柄：

import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(right=0.75)

twin1 = ax.twinx()
twin2 = ax.twinx()

# Offset the right spine of twin2.  The ticks and label have already been
# placed on the right by twinx above.
twin2.spines.right.set_position(("axes", 1.2))

p1, = ax.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], "b-", label="Density")
p2, = twin1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], "r-", label="Temperature")
p3, = twin2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], "g-", label="Velocity")

ax.set_xlim(0, 2)
ax.set_ylim(0, 2)
twin1.set_ylim(0, 4)
twin2.set_ylim(1, 65)

ax.set_xlabel("Distance")
ax.set_ylabel("Density")
twin1.set_ylabel("Temperature")
twin2.set_ylabel("Velocity")

ax.yaxis.label.set_color(p1.get_color())
twin1.yaxis.label.set_color(p2.get_color())
twin2.yaxis.label.set_color(p3.get_color())

tkw = dict(size=4, width=1.5)
ax.tick_params(axis='y', colors=p1.get_color(), **tkw)
twin1.tick_params(axis='y', colors=p2.get_color(), **tkw)
twin2.tick_params(axis='y', colors=p3.get_color(), **tkw)
ax.tick_params(axis='x', **tkw)

ax.legend(handles=[p1, p2, p3])

plt.show()

【参考方案8】：

准备

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots( figsize=(15,6) )

Y1, Y2 = np.random.random((2,100))

ax2 = ax1.twinx()

内容

我很惊讶它到目前为止没有出现，但最简单的方法是手动将它们收集到一个轴 obj 中（它们彼此重叠）

l1 = ax1.plot( range(len(Y1)), Y1, label='Label 1' )
l2 = ax2.plot( range(len(Y2)), Y2, label='Label 2', color='orange' )

ax1.legend( handles=l1+l2 )

或者通过fig.legend() 将它们自动收集到周围的图形中，并使用bbox_to_anchor 参数摆弄：

ax1.plot( range(len(Y1)), Y1, label='Label 1' )
ax2.plot( range(len(Y2)), Y2, label='Label 2', color='orange' )

fig.legend( bbox_to_anchor=(.97, .97) )

完成

fig.tight_layout()
fig.savefig('***.png', bbox_inches='tight')