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これは、カラーマップに従って線の色を設定するで与えられた回答に関連する派生的な質問です。ここでは、カラーバーに従って色で複数の線をプロットする優れたソリューションが提案されました (以下のコードと出力画像を参照)。

次のように、プロットされた各行に関連付けられた文字列を格納するリストがあります。

legend_list = ['line_1', 'line_2', 'line_3', 'line_4']

プロットの右上隅にあるボックス (最初の文字列は最初にプロットされた線などに対応する) にこれらの文字列を凡例として追加したいと思います。どうすればこれを行うことができますか?

必要に応じて使用しないこともできますLineCollectionが、カラーバーとそれに関連付けられた各行の色を保持する必要があります。

コードと出力

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection

# The line format you curently have:
lines = [[(0, 1, 2, 3, 4), (4, 5, 6, 7, 8)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (0, 1, 2, 3, 4)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (8, 7, 6, 5, 4)],
         [(4, 5, 6, 7, 8), (0, 1, 2, 3, 4)]]

# Reformat it to what `LineCollection` expects:
lines = [zip(x, y) for x, y in lines]

z = np.array([0.1, 9.4, 3.8, 2.0])

fig, ax = plt.subplots()
lines = LineCollection(lines, array=z, cmap=plt.cm.rainbow, linewidths=5)
ax.add_collection(lines)
fig.colorbar(lines)

# Manually adding artists doesn't rescale the plot, so we need to autoscale
ax.autoscale()

plt.show()

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2 に答える 2

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@unutbuの答えは、行数が少ない場合の正しいアプローチです。(そして、凡例を追加したい場合は、おそらくそうするでしょう!)

ただし、他のオプションを表示するLineCollectionために、凡例に「プロキシアーティスト」を使用するだけで、 を使用できます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
from matplotlib.lines import Line2D

# The line format you curently have:
lines = [[(0, 1, 2, 3, 4), (4, 5, 6, 7, 8)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (0, 1, 2, 3, 4)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (8, 7, 6, 5, 4)],
         [(4, 5, 6, 7, 8), (0, 1, 2, 3, 4)]]

# Reformat it to what `LineCollection` expects:
lines = [tuple(zip(x, y)) for x, y in lines]

z = np.array([0.1, 9.4, 3.8, 2.0])

fig, ax = plt.subplots()
lines = LineCollection(lines, array=z, linewidths=5,
                       cmap=plt.cm.rainbow, norm=plt.Normalize(z.min(), z.max()))
ax.add_collection(lines)
fig.colorbar(lines)

# Manually adding artists doesn't rescale the plot, so we need to autoscale
ax.autoscale()

def make_proxy(zvalue, scalar_mappable, **kwargs):
    color = scalar_mappable.cmap(scalar_mappable.norm(zvalue))
    return Line2D([0, 1], [0, 1], color=color, **kwargs)
proxies = [make_proxy(item, lines, linewidth=5) for item in z]
ax.legend(proxies, ['Line 1', 'Line 2', 'Line 3', 'Line 4'])

plt.show()

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于 2013-11-09T18:44:34.797 に答える
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plt.plotLineCollection を使用すると、多数の行がある場合に使用するよりも高速ですが、LineCollection を使用する場合に凡例を追加する方法を理解できませんでした。凡例ガイドでは、プロキシ アーティストを使用するように指示されていますが、LineCollection 内の線分ごとに異なるプロキシ アーティストを作成する必要がある場合は、あえてplt.plot.

また、凡例が必要なため、行数が少ないことはもっともらしいです。実際、何千もの行をプロットしようとすると速度が低下するため、これは幸運なことplt.plotです。

したがって、行数が少ない場合は、次のようにするとうまくいくはずです。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

lines = [[(0, 1, 2, 3, 4), (4, 5, 6, 7, 8)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (0, 1, 2, 3, 4)],
         [(0, 1, 2, 3, 4), (8, 7, 6, 5, 4)],
         [(4, 5, 6, 7, 8), (0, 1, 2, 3, 4)]]

z = np.array([0.1, 9.4, 3.8, 2.0])

legend_list = ['line_1', 'line_2', 'line_3', 'line_4']

fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.get_cmap('rainbow')

def normalize(z):
    z = z.copy()
    z -= z.min()
    z /= z.max()
    return z

for (x, y), color, label in zip(lines, normalize(z), legend_list):
    plt.plot(x, y, label=label, color=cmap(color), lw=5)

m = cm.ScalarMappable(cmap=cmap)
m.set_array(z)
plt.colorbar(m)

ax.legend()
plt.savefig('/tmp/test.png')

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于 2013-11-09T17:54:30.567 に答える