Sekundärachse mit twinx (): Wie füge ich der Legende hinzu?

Ich habe ein Diagramm mit zwei y-Achsen twinx(). Ich gebe den Linien auch Beschriftungen und möchte sie mit anzeigen legend(), aber es gelingt mir nur, die Beschriftungen einer Achse in der Legende zu erhalten:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')
ax.legend(loc=0)
ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Ich bekomme also nur die Beschriftungen der ersten Achse in der Legende und nicht die Beschriftung 'temp' der zweiten Achse. Wie könnte ich dieses dritte Label zur Legende hinzufügen?

Sie können ganz einfach eine zweite Legende hinzufügen, indem Sie die folgende Zeile hinzufügen:

ax2.legend(loc=0)

Sie erhalten Folgendes:

Wenn Sie jedoch alle Labels in einer Legende haben möchten, sollten Sie Folgendes tun:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(10)
temp = np.random.random(10)*30
Swdown = np.random.random(10)*100-10
Rn = np.random.random(10)*100-10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

lns1 = ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
lns2 = ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
lns3 = ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# added these three lines
lns = lns1+lns2+lns3
labs = [l.get_label() for l in lns]
ax.legend(lns, labs, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Welches wird Ihnen dies geben:

Ich bin nicht sicher, ob diese Funktionalität neu ist, aber Sie können auch die Methode get_legend_handles_labels () verwenden, anstatt selbst Linien und Beschriftungen zu verfolgen:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

pi = np.pi

# fake data
time = np.linspace (0, 25, 50)
temp = 50 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) \
        * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2) + 15
Swdown = 400 / np.sqrt (2 * pi * 3**2) * np.exp (-((time - 13)**2 / (3**2))**2)
Rn = Swdown - 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(time, temp, '-r', label = 'temp')

# ask matplotlib for the plotted objects and their labels
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Von matplotlib Version 2.1 ab, können Sie eine verwenden Figur Legende . Anstelle ax.legend()einer Legende mit den Ziehpunkten der Achsen axkann auch eine Figurenlegende erstellt werden

fig.legend (loc = "oben rechts")

Dadurch werden alle Handles aus allen Unterplots in der Abbildung gesammelt. Da es sich um eine Figurenlegende handelt, wird sie an der Ecke der Figur platziert, und das locArgument ist relativ zur Figur.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,10)
y = np.linspace(0,10)
z = np.sin(x/3)**2*98

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y, '-', label = 'Quantity 1')

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(x,z, '-r', label = 'Quantity 2')
fig.legend(loc="upper right")

ax.set_xlabel("x [units]")
ax.set_ylabel(r"Quantity 1")
ax2.set_ylabel(r"Quantity 2")

plt.show()

Um die Legende wieder in die Achsen zu platzieren, würde man a bbox_to_anchorund a liefern bbox_transform. Letzteres wäre die Achsentransformation der Achsen, in denen sich die Legende befinden sollte. Ersteres können die Koordinaten der Kante sein, die durch locdie in Achsenkoordinaten angegebenen Werte definiert sind.

fig.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(1,1), bbox_transform=ax.transAxes)

Sie können ganz einfach das bekommen, was Sie wollen, indem Sie die Zeile in ax hinzufügen:

ax.plot([], [], '-r', label = 'temp')

oder

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

Dies würde nichts anderes darstellen, als der Legende der Axt ein Etikett hinzuzufügen.

Ich denke, das ist ein viel einfacherer Weg. Es ist nicht erforderlich, Linien automatisch zu verfolgen, wenn Sie nur wenige Linien in der zweiten Achse haben, da das Fixieren von Hand wie oben recht einfach wäre. Wie auch immer, es hängt davon ab, was Sie brauchen.

Der gesamte Code lautet wie folgt:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')

time = np.arange(22.)
temp = 20*np.random.rand(22)
Swdown = 10*np.random.randn(22)+40
Rn = 40*np.random.rand(22)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax.twinx()

#---------- look at below -----------

ax.plot(time, Swdown, '-', label = 'Swdown')
ax.plot(time, Rn, '-', label = 'Rn')

ax2.plot(time, temp, '-r')  # The true line in ax2
ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')  # Make an agent in ax

ax.legend(loc=0)

#---------------done-----------------

ax.grid()
ax.set_xlabel("Time (h)")
ax.set_ylabel(r"Radiation ($MJ\,m^{-2}\,d^{-1}$)")
ax2.set_ylabel(r"Temperature ($^\circ$C)")
ax2.set_ylim(0, 35)
ax.set_ylim(-20,100)
plt.show()

Die Handlung ist wie folgt:

Update: eine bessere Version hinzufügen:

ax.plot(np.nan, '-r', label = 'temp')

Dies führt zu keiner plot(0, 0)Änderung des Achsenbereichs.

Ein zusätzliches Beispiel für Streuung

ax.scatter([], [], s=100, label = 'temp')  # Make an agent in ax
ax2.scatter(time, temp, s=10)  # The true scatter in ax2

ax.legend(loc=1, framealpha=1)

Ein schneller Hack, der Ihren Bedürfnissen entspricht.

Nehmen Sie den Rahmen der Box ab und positionieren Sie die beiden Legenden manuell nebeneinander. Etwas wie das..

ax1.legend(loc = (.75,.1), frameon = False)
ax2.legend( loc = (.75, .05), frameon = False)

Dabei handelt es sich bei dem Loc-Tupel um Prozentsätze von links nach rechts und von unten nach oben, die die Position im Diagramm darstellen.

Ich habe ein folgendes offizielles matplotlib-Beispiel gefunden, das host_subplot verwendet, um mehrere y-Achsen und alle verschiedenen Beschriftungen in einer Legende anzuzeigen. Keine Problemumgehung erforderlich. Beste Lösung, die ich bisher gefunden habe. http://matplotlib.org/examples/axes_grid/demo_parasite_axes2.html

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
plt.subplots_adjust(right=0.75)

par1 = host.twinx()
par2 = host.twinx()

offset = 60
new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
                                    axes=par2,
                                    offset=(offset, 0))

par2.axis["right"].toggle(all=True)

host.set_xlim(0, 2)
host.set_ylim(0, 2)

host.set_xlabel("Distance")
host.set_ylabel("Density")
par1.set_ylabel("Temperature")
par2.set_ylabel("Velocity")

p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

par1.set_ylim(0, 4)
par2.set_ylim(1, 65)

host.legend()

plt.draw()
plt.show()