python多个子图共用一个图例怎么弄

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mob649e8157aaee 2024-11-14 06:55:22 ©著作权

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Python多个子图共用一个图例的实现

在数据可视化中，常常需要将多个子图放在一张图中进行对比分析。为了使不同子图之间的关系更为明确，我们通常需要一个公共的图例，便于观众快速理解各个子图的含义。在这篇文章中，我们将使用Python中的Matplotlib库来实现多个子图共用一个图例，并通过一个实际的问题来展示这一过程。

实际问题

假设我们有三组不同的气温数据，分别代表三个不同城市在一周内的每日气温变化。我们想要将这三组数据放在同一图中，以便比较它们的气温趋势。显然，所有子图所使用的颜色和线型需要在一个统一的图例中注明。

解决方案

下面的代码将帮助你实现这一目标。我们将创建一个包含三个子图的图形，并在右侧添加一个统一的图例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据准备
days = np.arange(1, 8)  # 1到7天
city1_temps = [22, 21, 23, 24, 26, 25, 27]  # 城市1的气温
city2_temps = [20, 19, 22, 21, 23, 24, 20]  # 城市2的气温
city3_temps = [25, 26, 27, 28, 29, 29, 30]  # 城市3的气温

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 10))

# 绘制城市1气温
axs[0].plot(days, city1_temps, label='城市1', color='r', marker='o')
axs[0].set_title('城市1气温变化')
axs[0].set_ylabel('气温 (°C)')

# 绘制城市2气温
axs[1].plot(days, city2_temps, label='城市2', color='g', marker='s')
axs[1].set_title('城市2气温变化')
axs[1].set_ylabel('气温 (°C)')

# 绘制城市3气温
axs[2].plot(days, city3_temps, label='城市3', color='b', marker='^')
axs[2].set_title('城市3气温变化')
axs[2].set_xlabel('天数')

# 添加统一图例
handles, labels = axs[0].get_legend_handles_labels()
fig.legend(handles, labels, loc='upper right')

# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()

代码解析

数据准备：我们使用NumPy生成一个包含1到7的日数数组，并为每个城市产生一组气温数据。
创建子图：使用plt.subplots()生成三个子图，将其存储在数组axs中。
绘制子图：分别为每个子图调用plot()方法，设置线条颜色、标记及图例标签。
添加统一图例：通过get_legend_handles_labels()方法提取第一个子图的图例信息，并利用fig.legend()在整个图形中添加统一的图例，这样所有子图都能共用。

测试与展示

为了验证我们的实现是否有效，我们可以运行上面的代码，它将生成一张包含三个子图且具备统一图例的图形。你可以通过调整数据或风格来适应自己的需求。

sequenceDiagram
    participant User
    participant Plot
    User->>Plot: 输入气温数据
    Plot-->>User: 生成子图和统一图例
    User->>Plot: 请求显示图形
    Plot-->>User: 显示图形