如何为彩色线条创建基本图例？

Question

我目前正在完成一个更大的项目，最后一部分是在彩色线条图中添加一个简单的图例。 该行仅包含两种不同的颜色。

下图显示了创建时的图解。

下图显示了具有更高分辨率的相同绘图。

该图显示了地球和火星之间随时间的距离。 在三月到八月的几个月中，该线为橙色，在其他月份中，该线为蓝色。 图例应该放在图的右上角的一个简单框中，其中显示每个所用颜色的标签。 喜欢的东西这将是很好的。

绘图的数据来自我称为master_array的巨大矩阵。 在显示此问题所涉及的情节之前，它包含许多某些任务所需的更多信息。 对于我正在苦苦挣扎的情节，重要的是第0列，第1列和第6列，其中包含日期，相关日期的行星之间的距离，在第6列中，我设置了一个标志来确定给定的点是否属于“ 8月至8月” '是否设置（ 0表示9月至2月/“冬季”， 1表示3月至8月/“夏季”）。 master_array是一个numpy数组，dtype是float64 。 它包含大约45k数据点。

看起来像：

In [3]: master_array
Out[3]: 
array([[ 1.89301010e+07,  1.23451036e+00, -8.10000000e+00, ...,
         1.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       [ 1.89301020e+07,  1.24314818e+00, -8.50000000e+00, ...,
         2.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       [ 1.89301030e+07,  1.25179997e+00, -9.70000000e+00, ...,
         3.00000000e+00,  1.00000000e+00,  1.89300000e+03],
       ...,
       [ 2.01903100e+07,  1.84236878e+00,  7.90000000e+00, ...,
         1.00000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03],
       [ 2.01903110e+07,  1.85066892e+00,  5.50000000e+00, ...,
         1.10000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03],
       [ 2.01903120e+07,  1.85894904e+00,  9.40000000e+00, ...,
         1.20000000e+01,  3.00000000e+00,  2.01900000e+03]])

这是获取我在开始时描述的图的功能：

def md_plot3(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    """ noch nicht fertig """
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    plt.figure('zeitlich-global betrachtet')
    plt.title("Marsdistanz unter Berücksichtigung der Halbjahre der steigenden und sinkenden Temperaturen",
              loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)

    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

在较大的脚本中，还有另一个函数（散点图）用于标记曲线的最小值和最大值，但是我想这在这里并不是那么重要。

我已经试过这导致一个传说，即显示了垂直彩条，只有一个标签，并在答案中描述这两个选项这个问题，因为它看起来更像是我的目标，但对于不能让它为我的情况下工作。

也许我应该补充一点，我只是python的初学者，这是我的第一个项目，所以我不熟悉matplotlib的更深层次的功能，这可能是为什么我无法自定义上述答案以使其工作的原因。我的情况。

---

UPDATE

借助于用户ImportanceOfBeingErnest的帮助，我进行了一些改进：

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    fig = plt.figure('Test')
    plt.title("Test", loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')
    #plt.style.use('classic')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap), 
                        linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)
    fig.colorbar(lc)


    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Winter', 'Summer'])


    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

+有什么好处：

好吧，它显示了一个图例，并根据标签显示了正确的颜色。

-还有哪些要优化的：

1）图例不在框中，并且图例的“线条”正在干扰绘图的底层。 如用户ImportanceOfBeingErnest所说，这是由于使用plt.style.use('seaborn-whitegrid') 。 因此，如果有一种将plt.style.use('seaborn-whitegrid')与传奇风格的plt.style.use('classic')使用的方法可能会有所帮助。 2）更大的问题是颜色栏。 我在原始代码中添加了fig.colorbar(lc)行，以根据此答案实现所需的内容。

因此，我尝试了其他一些更改：

我使用plt.style.use('classic')以我需要的方式获取了图例，但这plt.style.use('seaborn-whitegrid')我损失了plt.style.use('seaborn-whitegrid')的漂亮样式。 此外我禁用了colorbar之前根据所提到的我加线答案 。

这就是我得到的：

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    #fig =
    plt.figure('Test')
    plt.title("Test", loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
#    plt.legend(loc='upper right', frameon=True) # worked formerly
    ax=plt.gca()
    #plt.style.use('seaborn-whitegrid')
    plt.style.use('classic')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap), 
                        linewidth=3)
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)
    #fig.colorbar(lc)


    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Winter', 'Summer'])


    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

+有什么好处：

它以我需要的方式显示了传说。

它不再显示颜色条。

-要优化的是：

该图不再是彩色的。

传说都不是。

正如我之前解释的那样， classic风格不是我想要的。

---

因此，如果有人有好的建议，请告诉我！

我正在使用numpy版本1.16.2和matplotlib版本3.0.3

Answer 1

要在matplotlib中获取多色图，请标记图，然后调用legend()函数。 以下示例代码摘自link ，但是随着链接断开，这是帖子。

这里使用的图表是一条线，但是相同的原理也适用于其他图表类型，正如您从其他SO答案中可以看到的那样

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]
y2 = [10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]
x = np.arange(10)
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
ax.plot(x, y, label='$y = numbers')
ax.plot(x, y2, label='$y2 = other numbers')
plt.title('Legend inside')
ax.legend()
plt.show()

此代码将显示以下图像（图表中带有图例）

希望这可以帮助

Answer 2

因此，这是如何为多色线创建基本图例的答案，该图例包含每种使用的颜色的多个标签并且在图旁边不显示色条（标准色条，图例中没有内容;有关更多信息，请参阅原始问题的更新）问题）：

由于很多有益的意见，我想出了一个规范添加到LineCollection()以避免通过禁用取出彩条时monocolored线结束了fig.colorbar()另见本 ）的附加参数（在这种情况下，要添加的“范数”是norm=plt.Normalize(z.min(), z.max()) ，其中z是一个数组，其中包含负责各部分颜色的信息。 请注意， z只需为每种不同的颜色保留一个元素。 这就是为什么我将包含每个数据点一个标志的swFilter数组包装到np.unique() 。

进去一箱没有接触适当的传说plt.style.use()我根本就向右参数添加到ax.legend() 在我的情况下，一个简单的frameon=True完成了这项工作。

结果如下：

这是代码：

import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.colors import ListedColormap
from matplotlib.lines import Line2D

def md_plot4(dt64=np.array, md=np.array, swFilter=np.array):
    y, m, d = dt64.astype(int) // np.c_[[10000, 100, 1]] % np.c_[[10000, 100, 100]]
    dt64 = y.astype('U4').astype('M8') + (m-1).astype('m8[M]') + (d-1).astype('m8[D]')

    z = np.unique(swFilter)

    cmap = ListedColormap(['b','darkorange'])

    #fig =
    plt.figure('Test')
    plt.title("Marsdistanz unter Berücksichtigung der Halbjahre der steigenden und sinkenden Temperaturen\n",
              loc='left', wrap=True)
    plt.xlabel("Zeit in Jahren\n")
    plt.xticks(rotation = 45)
    plt.ylabel("Marsdistanz in AE\n(1 AE = 149.597.870,7 km)")
    plt.tight_layout()
    ax=plt.gca()
    plt.style.use('seaborn-whitegrid')

#convert dates to numbers first
    inxval = mdates.date2num(dt64)
    points = np.array([inxval, md]).T.reshape(-1,1,2)
    segments = np.concatenate([points[:-1],points[1:]], axis=1)

    lc = LineCollection(segments, array=z, cmap=plt.cm.get_cmap(cmap),
                        linewidth=3, norm=plt.Normalize(z.min(), z.max()))
# set color to s/w values
    lc.set_array(swFilter)
    ax.add_collection(lc)

    loc = mdates.AutoDateLocator()
    ax.xaxis.set_major_locator(loc)
    ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.AutoDateFormatter(loc))

    ax.autoscale_view()

    def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
        color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
        return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
    proxies = [make_proxy(item, lc, linewidth=2) for item in z]
    ax.legend(proxies, ['Halbjahr der sinkenden \nTemperaturen',
                        'Halbjahr der steigenden \nTemperaturen'], frameon=True)

    plt.show()

md_plot4(dt64, md, swFilter)

---

请注意，我添加了plt.tight_layout()以确保在窗口模式下显示图的标题和轴的描述而没有任何截断。

现在的新问题 （由于添加了tight_layout()而导致）是，图被水平压缩，即使图的右侧（调用时显示tight_layout()有很多可用空间。

这需要另一个修复程序，但目前我不知道如何解决。 因此，如果有人知道如何在窗口模式下阻止图形标题和坐标轴的描述，请在此处发表评论，我将不胜感激。