Python Matplotlib - 辅助轴多个图例答案

【问题标题】：Python Matplotlib - Secondary axis multiple legendsPython Matplotlib - 辅助轴多个图例
【发布时间】：2020-11-26 07:14:29
【问题描述】：

我有一个具有辅助轴的图。轴 1 绘制了两个数据集。轴 2 有一个数据集。我可以得到两个图例（一个来自 Axis 1，一个来自 Axis 2），就像我想要的那样 - 一个在右侧的绘图之外的另一个下方。

我希望轴 1 的第二个数据集的图例低于上述两个图例。但它出现在两者之外。

我怎样才能让它工作？

下面是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
s1 = np.exp(t)
ax1.plot(t, s1, 'b-',label='data1')
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.7), ncol=2,
            borderaxespad=0, frameon=False)

ax2 = ax1.twinx()
s2 = np.sin(2*np.pi*t)
ax2.plot(t, s2, 'r',label='data2')
ax2.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.6), ncol=2,
            borderaxespad=0, frameon=False)

data3 = [10000]*len(t)
ax1.plot(t,data3,'k--',label='data3')
ax1.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.5), ncol=2,
            borderaxespad=0, frameon=False)

plt.show()

当我更改 bbox_to_anchor 的 y 值时，“data3”不会出现在与其他两个图例一起出现的列中，而是与两个图例中的任何一个一起显示在一行中。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python matplotlib legend

【解决方案1】：

将ncol=2 更改为ncol=1 以将图例项限制在同一列。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# constrained layout worked best for me, but you can change it back
fig = plt.figure(constrained_layout=True)
ax1 = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
s1 = np.exp(t)
ax1.plot(t, s1, 'b-',label='data1')
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.7), ncol=1,
            borderaxespad=0, frameon=False)

ax2 = ax1.twinx()
s2 = np.sin(2*np.pi*t)
ax2.plot(t, s2, 'r',label='data2')
ax2.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.6), ncol=1,
            borderaxespad=0, frameon=False)

data3 = [10000]*len(t)
ax1.plot(t,data3,'k--',label='data3')
ax1.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor= (1.1, 0.5), ncol=1,
            borderaxespad=0, frameon=False)

plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用线句柄和标签手动构建图例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
s1 = np.exp(t)
ax1.plot(t, s1, 'b-',label='data1')
ax1.set_xlabel('time (s)')

ax2 = ax1.twinx()
s2 = np.sin(2*np.pi*t)
ax2.plot(t, s2, 'r',label='data2')
lh2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()

data3 = [10000]*len(t)
ax1.plot(t,data3,'k--',label='data3')
lh1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels()

ax1.legend([lh1[0]]+lh2+[lh1[1]], 
           [l1[0]]+l2+[l1[1]], 
           loc='lower left', 
           bbox_to_anchor= (1.1, 0.4), 
           ncol=1,
           borderaxespad=0, 
           frameon=False)

输出：

【讨论】：