matplotlib给子图ax添加图例

时间: 2023-09-08 08:01:27 浏览: 484
在使用matplotlib给子图(ax)添加图例时,可以通过以下几个步骤完成: 1. 首先,确保在创建子图(ax)对象时,为每个子图设置一个标签(label)。这可以通过在绘制子图时传递一个label参数来完成。 2. 然后,在每个子图的plot函数中调用legend方法,将创建一个图例。可以通过plt.legend()函数调用,将默认的图例放置在最佳位置上,或者通过传递一些参数来进一步控制图例的位置和样式。 3. 如果希望在图例中显示特定的标签和样式,可以使用handles参数来指定要在图例中显示的对象以及相应的标签。 下面是一个简单的代码示例: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含两个子图的画布 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) # 在第一个子图中绘制数据并设置标签 ax1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1') # 在第二个子图中绘制数据并设置标签 ax2.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Points') # 在每个子图中添加图例 ax1.legend() ax2.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中,我们创建了一个包含两个子图的画布。在每个子图中,我们都给绘制的数据设置了一个标签。然后,通过调用legend方法在每个子图上创建图例。最后,我们使用plt.show()函数显示图形,并看到子图中的数据和相应的图例。
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各区二手房数量和均价析,根据以下要求进行分析 (1)导入“最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx”文件中的数据,并设置中文字体。 (2)创建新画布,设置大小为(12, 6)。 (3)将数据按所在区分组,并使用size()函数获取每个分组的统计个数;然后,创建一行一列的子图ax1,以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图,并设置y轴标题、图例和图表标题。 (4)将数据按所在区分组,并将分组数据的单价列按均值聚合,然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2,以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图,并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。

很抱歉,作为 AI,我没有本地环境来处理数据。但是我可以给你提供一些思路,希望对你有帮助。 首先,你需要使用 Pandas 库来导入数据,并设置中文字体。代码如下: ```python import pandas as pd from matplotlib import font_manager # 设置中文字体 font = font_manager.FontProperties(fname='./msyh.ttf') # 导入数据 data = pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx') ``` 其次,你需要创建一个大小为(12, 6)的新画布,并将数据按所在区分组,并使用size()函数获取每个分组的统计个数。代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布 fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) # 按所在区分组并统计个数 grouped = data.groupby('区')['小区名称'].size() ``` 接着,你需要创建一个子图ax1,并以统计个数的行标签为x轴数据、数值为y轴数据、颜色为(0.894, 0, 0.498)绘制柱状图,并设置y轴标题、图例和图表标题。代码如下: ```python # 创建子图ax1 ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 绘制柱状图 ax1.bar(grouped.index, grouped.values, color=(0.894, 0, 0.498)) # 设置y轴标题 ax1.set_ylabel('数量', fontproperties=font) # 设置图例 ax1.legend(['数量'], loc='upper left', prop=font) # 设置图表标题 ax1.set_title('各区二手房数量', fontproperties=font) ``` 最后,你需要将数据按所在区分组,并将分组数据的单价列按均值聚合,然后使用twinx()函数创建一个共享x轴的子图ax2,以均值为y轴数据、蓝色点画线星号为线条样式绘制折线图,并设置y轴标题、图例和每个数据的文本标签。代码如下: ```python # 按所在区分组并计算单价均值 price_mean = data.groupby('区')['单价(元/平米)'].mean() # 创建共享x轴的子图ax2 ax2 = ax1.twinx() # 绘制折线图 ax2.plot(price_mean.index, price_mean.values, 'b-*') # 设置y轴标题 ax2.set_ylabel('均价(元/平米)', fontproperties=font) # 设置图例 ax2.legend(['均价'], loc='upper right', prop=font) # 设置每个数据的文本标签 for a, b in zip(price_mean.index, price_mean.values): ax2.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10, fontproperties=font) ``` 这样,你就可以得到各区二手房数量和均价的柱状图和折线图了。

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