我很难将图例添加到matplotlib.pyplot
,我的目标是使平行坐标图类似于那个
由于我的用例类似,我使用了提供的解决方案,除了我只有 2 个观察值,每组 1 个并且我添加了 plt.legend(axes,style)
,以便创建图例,但是当我运行代码时,我收到以下警告并且没有传奇。
:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\legend.py:634: UserWarning: Legend 不支持实例。可以使用代理艺术家来代替。请参阅:http : //matplotlib.org/users/legend_guide.html#using-proxy-artist "#using-proxy-artist".format(orig_handle)
我试图通过文档但找不到解决方案。
我发现下面列出的另一个stackoverflow帖子,但仍然不太清楚图例的使用,特别是在传递给图例函数之前如何解包子图。任何人都可以请解释它是如何工作的。
#!/usr/bin/python
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
def parallel_coordinates(data_sets, style=None):
dims = len(data_sets[0])
x = range(dims)
fig, axes = plt.subplots(1, dims-1, sharey=False)
if style is None:
style = ['r-']*len(data_sets)
# Calculate the limits on the data
min_max_range = list()
for m in zip(*data_sets):
mn = min(m)
mx = max(m)
if mn == mx:
mn -= 0.5
mx = mn + 1.
r = float(mx - mn)
min_max_range.append((mn, mx, r))
# Normalize the data sets
norm_data_sets = list()
for ds in data_sets:
nds = [(value - min_max_range[dimension][0]) /
min_max_range[dimension][2]
for dimension,value in enumerate(ds)]
norm_data_sets.append(nds)
data_sets = norm_data_sets
# Plot the datasets on all the subplots
for i, ax in enumerate(axes):
for dsi, d in enumerate(data_sets):
ax.plot(x, d, style[dsi])
ax.set_xlim([x[i], x[i+1]])
# Set the x axis ticks
for dimension, (axx,xx) in enumerate(zip(axes, x[:-1])):
axx.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([xx]))
ticks = len(axx.get_yticklabels())
labels = list()
step = min_max_range[dimension][2] / (ticks - 1)
mn = min_max_range[dimension][0]
for i in xrange(ticks):
v = mn + i*step
labels.append('%4.2f' % v)
axx.set_yticklabels(labels)
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