Python多个子图共享图例
在数据可视化中，图例是一个非常有用的工具，用于解释图表中的不同元素。当我们有多个子图时，通常希望共享一个图例，以便更好地了解各个子图之间的关系。本文将介绍如何使用Python在多个子图之间共享图例。
1. 创建子图
首先，我们需要创建一些子图，以便后续添加图例。我们可以使用Matplotlib库来创建子图。下面是一个简单的例子，我们创建了一个包含3个子图的图表。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(1, 3)
在这个例子中，我们使用plt.subplots函数创建了一个包含1行3列的图表。返回的axs对象是一个包含3个子图的数组。
2. 绘制子图
接下来，我们可以在每个子图上绘制不同的数据。这里我们使用一个简单的例子，每个子图上绘制了一个正弦函数。
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
axs[0].plot(x, y1)
axs[1].plot(x, y2)
axs[2].plot(x, y3)
plt.show()
在这个例子中，我们使用axs对象中的索引来选择要绘制的子图。然后，我们使用plot函数在每个子图上绘制不同的数据。最后，我们使用plt.show函数显示图表。
3. 添加图例
现在我们已经创建了子图并绘制了数据，接下来我们将添加一个共享的图例。为了共享图例，我们需要创建一个单独的子图来放置图例，然后将它与其他子图放置在一起。
fig, axs = plt.subplots(1, 4, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 3, 3, 2]})
# 绘制数据
axs[0].plot(x, y1)
axs[1].plot(x, y2)
axs[2].plot(x, y3)
# 创建共享图例
legend_ax = axs[3]
legend_ax.axis('off')
legend_ax.legend(*axs[0].get_legend_handles_labels(), loc='center')
plt.show()
在这个例子中，我们使用plt.subplots函数创建一个包含4个子图的图表。gridspec_kw参数允许我们指定每个子图的宽度比例。其中，前3个子图的宽度比例为3，最后一个子图（用于图例）的宽度比例为2。
然后，我们在前3个子图上绘制数据，与之前的例子相同。在最后一个子图上，我们创建了一个空白的图，通过axis('off')函数将图的坐标轴关闭。然后，我们使用legend函数在这个子图上创建图例，*axs[0].get_legend_handles_labels()函数用于获取第一个子图的图例句柄和标签，loc='center'参数用于将图例放置在图的中心位置。
最后，我们使用plt.show函数显示图表。
4. 结论
在本文中，我们介绍了如何在Python中创建多个子图，并共享一个图例。首先，我们使用Matplotlib库创建了一些子图。然后，我们在每个子图上绘制了不同的数据。最后，我们创建了一个单独的子图，并在其中添加了共享的图例。
通过共享图例，我们可以更好地了解多个子图之间的关系，从而提高数据可视化的效果。
希望本文能帮助您在Python中使用多个子图共享图例。祝您在数据可视化中取得成功！
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 甘特图示例
section 子图创建
创建子图 :2022-01-01, 5d
section 绘制子图
绘制数据 :2022
