用圖像替換Matplotlib圖例的標簽

Question

我想在圖例中使用圖像而不是標簽。

例如，我畫了2行並顯示了一個圖例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2],label="first_image")
plt.plot([2,1],label="second_image")
plt.legend()
plot.show()

但我希望有這樣的東西：

請注意，這不是matplotlib圖例中插入圖像的重復，我的問題是“將標簽更改為圖像”，而另一個是“將圖例的符號更改為圖像”

Answer 1

在圖例中已經顯示了在圖例中創建圖像的概念（ 在matplotlib圖例中插入圖像 ），其中圖像用作圖例條目的藝術家。

如果你想要一個線條句柄和圖例中的圖像，我們的想法是創建一個由兩個組合在一起的句柄，彼此相鄰。 唯一的問題是微調參數，使其看起來很吸引人。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.lines
from matplotlib.transforms import Bbox, TransformedBbox
from matplotlib.legend_handler import HandlerBase
from matplotlib.image import BboxImage

class HandlerLineImage(HandlerBase):

    def __init__(self, path, space=15, offset = 10 ):
        self.space=space
        self.offset=offset
        self.image_data = plt.imread(path)        
        super(HandlerLineImage, self).__init__()

    def create_artists(self, legend, orig_handle,
                       xdescent, ydescent, width, height, fontsize, trans):

        l = matplotlib.lines.Line2D([xdescent+self.offset,xdescent+(width-self.space)/3.+self.offset],
                                     [ydescent+height/2., ydescent+height/2.])
        l.update_from(orig_handle)
        l.set_clip_on(False)
        l.set_transform(trans)

        bb = Bbox.from_bounds(xdescent +(width+self.space)/3.+self.offset,
                              ydescent,
                              height*self.image_data.shape[1]/self.image_data.shape[0],
                              height)

        tbb = TransformedBbox(bb, trans)
        image = BboxImage(tbb)
        image.set_data(self.image_data)

        self.update_prop(image, orig_handle, legend)
        return [l,image]


plt.figure(figsize=(4.8,3.2))
line,  = plt.plot([1,2],[1.5,3], color="#1f66e0", lw=1.3)
line2,  = plt.plot([1,2],[1,2], color="#efe400", lw=1.3)
plt.ylabel("Flower power")

plt.legend([line, line2], ["", ""],
   handler_map={ line: HandlerLineImage("icon1.png"), line2: HandlerLineImage("icon2.png")}, 
   handlelength=2, labelspacing=0.0, fontsize=36, borderpad=0.15, loc=2, 
    handletextpad=0.2, borderaxespad=0.15)

plt.show()