更改 Seaborn 散点图中的图例位置和标签答案

【问题标题】：Change legend location and labels in Seaborn scatter plot更改 Seaborn 散点图中的图例位置和标签
【发布时间】：2019-07-08 00:17:00
【问题描述】：

我想在 Seaborn 散点图中更改我的图例的位置和标签。这是我的代码：

ax_total_message_ratio=sns.scatterplot(x='total_messages', y='email_messages_ratio',hue='poi',data=df_new)
ax_total_message_ratio.set_title("Email Messages Ratio vs. Total Messages Across Poi",y=1.12,fontsize=20,fontweight='bold')
ax_total_message_ratio.set_ylabel('Email Messages Ratio')
ax_total_message_ratio.set_xlabel('Total Messages')
ax_total_message_ratio.legend.loc("lower right")
put.show()

但我收到以下错误消息； 'function' object has no attribute 'loc'。我能获得一些关于如何使用 Seaborn 控制图例的帮助吗？此外，我还需要在图例标签中将 0 替换为 No 并将 1 替换为 Yes。谢谢

【问题讨论】：

你试过ax_total_message_ratio.legend(loc="lower right")吗？
@WilliamMiller，感谢您的澄清。它确实帮助我解决了位置问题。但是我可以获得有关如何更改标签的任何指导吗？感谢您的帮助
我很好奇 0 和 1 最初是如何进入传奇的。你用的是哪个seaborn版本？（我之所以这样问，是因为我无法构建一个像上面的图例中包含数字但分类颜色的图）
@ImportanceOfBeingErnest 我正在使用 Seaborn heron 0.9.0。希望对您有所帮助

标签： python matplotlib seaborn legend scatter-plot

【解决方案1】：

你可以在调用legend()时使用loc关键字调整位置，比如

ax_total_message_ratio.legend(loc="lower right")

要为您的标记添加自定义标签，您可以创建自定义图例，即

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

custom = [Line2D([], [], marker='.', color='b', linestyle='None'),
          Line2D([], [], marker='.', color='r', linestyle='None')]

fig = plt.figure(figsize=(8,5))

plt.legend(custom, ['Yes', 'No'], loc='lower right')
plt.show()

这会给你

并且应该移除自动生成的图例，只留下自定义图例。

【讨论】：

感谢您的帮助。它解决了我的问题。附带说明，标题poi 不再可见。但那是次要的。为了读者的清楚，我重新标记为poi 和non-poi。高度赞赏。
@jayant 您可以在plt.legend() 中添加标题作为关键字参数title="title"
太好了。我搞定了。请注意，我们似乎也可以使用轴对象来使用legend 属性，即ax_total_message_ratio.legend(custom,['Non-Poi','Poi'],title="POI")，就像您建议的plt.legend 一样。了解这两项工作很有帮助。只是一个注释。非常感谢你。
@jayant 是的，您可以在轴对象上调用legend（正如我在开头所说的那样）-我在示例中任意使用了plt.legend()。
@jjrr 恐怕没有看到整个代码 - 你有你正在使用的代码的链接（例如在 GitHub 上）吗？如果不是，也许您应该打开一个新问题并包含代码

【解决方案2】：

您可以使用便捷的方法 get_legend_handles_labels() 来获取标签的句柄和文本：

ax=sns.scatterplot(x='total_messages', y='email_messages_ratio',hue='poi',data=df_new)

handles, labels  =  ax.get_legend_handles_labels()

ax.legend(handles, ['Yes', 'No'], loc='lower right')

【讨论】：