如何在多个图上放置图例

在数据可视化过程中，图例是非常重要的一部分。它可以帮助读者更好地理解图表内容，展示图表中的关键信息。但当我们需要在多个图表中展示图例时，不仅增加了排版难度，也会让读者感到混乱。所以本文将为大家介绍如何在多个图上放置图例。

方法1：使用subplot

我们可以使用Axes.subplot函数在单个画布上创建多个图表，并使用legend函数将图例添加到其中一个图表中。下面是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布和子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 绘制图表
x = np.linspace(0, 5, 100)
y1, y2, y3, y4 = np.sin(x), np.cos(x), np.tan(x), np.exp(x)
axes[0, 0].plot(x, y1, label='sin')
axes[0, 1].plot(x, y2, label='cos')
axes[1, 0].plot(x, y3, label='tan')
axes[1, 1].plot(x, y4, label='exp')

# 添加图例
axes[0, 0].legend(loc='upper left')

在这个例子中，我们创建了一个2x2的子图表，然后为每个图表添加了一个标签。最后，我们通过在其中一个图表中使用 legend 函数将它们组合在一个图例中。

方法2：使用figlegend

如果您希望在多个子图之间放置图例，那么我们可以使用 figlegend 函数。这个方法会将图例放置在整个画布中，并通过指定位置来控制图例的位置。下面是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布和子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 绘制图表
x = np.linspace(0, 5, 100)
y1, y2, y3, y4 = np.sin(x), np.cos(x), np.tan(x), np.exp(x)
axes[0, 0].plot(x, y1, label='sin')
axes[0, 1].plot(x, y2, label='cos')
axes[1, 0].plot(x, y3, label='tan')
axes[1, 1].plot(x, y4, label='exp')

# 添加图例
lines, labels = fig.axes[-1].get_legend_handles_labels()
fig.legend(lines, labels, loc='upper left')

在这个例子中，我们首先创建了一个 2x2 的子图表，为每个图表添加了标签，然后使用 figlegend 函数将它们组合在一个图例中。

方法3：使用offsetbox

如果您需要更精确地控制图例的位置，那么我们可以使用 offsetbox 模块。这个方法可以让我们将图例放置在任意位置，并控制图例的偏移、尺寸和旋转等。下面是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.offsetbox import AnchoredOffsetbox, AuxTransformBox, VPacker, TextArea

# 创建画布和子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 绘制图表
x = np.linspace(0, 5, 100)
y1, y2, y3, y4 = np.sin(x), np.cos(x), np.tan(x), np.exp(x)
axes[0, 0].plot(x, y1, label='sin')
axes[0, 1].plot(x, y2, label='cos')
axes[1, 0].plot(x, y3, label='tan')
axes[1, 1].plot(x, y4, label='exp')

# 创建图例
labels = ['sin', 'cos', 'tan', 'exp']
texts = [TextArea(txt, textprops=dict(color='k', size=8)) for txt in labels]

# 将文本组合成一个盒子
vpacker = VPacker(children=texts, align='center', pad=0, sep=-3)

# 将盒子与坐标轴变换包装在一起
abox_aux = AuxTransformBox(AnchoredOffsetbox(loc='upper right', borderpad=0, bbox_to_anchor=(1.1, 1.5), frameon=False))
abox_aux.add_artist(vpacker)
fig.add_artist(abox_aux)

在这个例子中，我们首先创建了一个 2x2 的子图表，为每个图表添加了标签，然后使用 offsetbox 模块创建了一个文本盒子，并将这个盒子组合成一个图例。最后，我们将图例放置在画布的右上角，并使用 bbox_to_anchor 参数控制了图列的偏移。

结论

本文介绍了三种方法来在多个图上放置图例，每种方法都使用了不同的技术。无论您选择哪一种方法，在制作数据可视化图表时，图例是非常重要的。希望这篇文章能够帮助您更好地控制图例的布局和位置，让您的数据可视化更加美观和易于理解。