график полосы вторичной оси; добавить легенду [дубликат]

Я нашел следующий официальный пример matplotlib, который использует host_subplot для отображения нескольких y-осей и всех разных меток в одной легенде. Обходной путь не требуется. Лучшее решение, которое я нашел до сих пор. 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()

Начиная с версии matplotlib версии 2.1, вы можете использовать легенду фигуры. Вместо ax.legend(), который создает легенду с ручками из осей ax, можно создать легенду фигуры

fig.legend(loc=1)

, которая соберет все ручки из всех подзаговоров на рисунке. Поскольку это легенда фигуры, она будет помещена в угол фигуры, а аргумент loc будет относиться к фигуре.

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=1)

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

plt.show()

Чтобы вернуть легенду в оси, вы должны поставить bbox_to_anchor и bbox_transform. Последнее было бы преобразованием осей осей, в которых должна находиться легенда. Первые могут быть координатами ребра, определяемого loc, заданного в координатах осей.

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

Вы можете легко получить то, что хотите, добавив строку в ax:

ax.plot(0, 0, '-r', label = 'temp')

или

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

Это ничего не построит, кроме как добавить метку к легенде о топоре .

Я думаю, что это намного проще. Нет необходимости автоматически отслеживать линии, когда у вас есть только несколько строк во вторых осях, так как фиксация вручную, как описано выше, будет довольно простой. В любом случае, это зависит от того, что вам нужно.

Весь код выглядит следующим образом:

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()

График выглядит следующим образом:

[/g0]

Обновление: добавьте лучшую версию:

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

Это ничего не сделает, пока plot(0, 0) может изменить диапазон осей.

Быстрый хак, который может удовлетворить ваши потребности.

Снимите рамку с ящика и вручную расположите две легенды рядом друг с другом. Что-то вроде этого ..

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

Где корень кортежа слева-направо и нижний-верхний проценты, которые представляют местоположение на диаграмме.

Я не уверен, что эта функциональность новая, но вы также можете использовать метод get_legend_handles_labels (), а не отслеживать сами строки и метки:

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()