Mir ist aufgefallen, dass keine Antwort ein Bild mit einer einzelnen Legende anzeigt, die auf viele Kurven in verschiedenen Untergrundstücken verweist. Deshalb muss ich Ihnen eine zeigen ... um Sie neugierig zu machen ...
Nun wollen Sie sich den Code ansehen, nicht wahr?
from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt
# Calling the axes.prop_cycle returns an itertoools.cycle
color_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']()
# I need some curves to plot
x = linspace(0, 1, 51)
f1 = x*(1-x) ; lab1 = 'x - x x'
f2 = 0.25-f1 ; lab2 = '1/4 - x + x x'
f3 = x*x*(1-x) ; lab3 = 'x x - x x x'
f4 = 0.25-f3 ; lab4 = '1/4 - x x + x x x'
# let's plot our curves (note the use of color cycle, otherwise the curves colors in
# the two subplots will be repeated and a single legend becomes difficult to read)
fig, (a13, a24) = plt.subplots(2)
a13.plot(x, f1, label=lab1, **next(color_cycle))
a13.plot(x, f3, label=lab3, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f2, label=lab2, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f4, label=lab4, **next(color_cycle))
# so far so good, now the trick
lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]
# finally we invoke the legend (that you probably would like to customize...)
fig.legend(lines, labels)
plt.show()
Die zwei Zeilen
lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]
Eine Erklärung verdienen - zu diesem Zweck habe ich den kniffligen Teil in einer Funktion zusammengefasst, nur 4 Codezeilen, aber stark kommentiert
def fig_legend(fig, **kwdargs):
# generate a sequence of tuples, each contains
# - a list of handles (lohand) and
# - a list of labels (lolbl)
tuples_lohand_lolbl = (ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes)
# e.g. a figure with two axes, ax0 with two curves, ax1 with one curve
# yields: ([ax0h0, ax0h1], [ax0l0, ax0l1]) and ([ax1h0], [ax1l0])
# legend needs a list of handles and a list of labels,
# so our first step is to transpose our data,
# generating two tuples of lists of homogeneous stuff(tolohs), i.e
# we yield ([ax0h0, ax0h1], [ax1h0]) and ([ax0l0, ax0l1], [ax1l0])
tolohs = zip(*tuples_lohand_lolbl)
# finally we need to concatenate the individual lists in the two
# lists of lists: [ax0h0, ax0h1, ax1h0] and [ax0l0, ax0l1, ax1l0]
# a possible solution is to sum the sublists - we use unpacking
handles, labels = (sum(list_of_lists, []) for list_of_lists in tolohs)
# call fig.legend with the keyword arguments, return the legend object
return fig.legend(handles, labels, **kwdargs)
PS Ich erkenne, dass dies sum(list_of_lists, [])
eine wirklich ineffiziente Methode ist, um eine Liste von Listen zu reduzieren, aber ① Ich liebe ihre Kompaktheit, ② normalerweise ein paar Kurven in ein paar Unterplots und ③ Matplotlib und Effizienz? ;-);