更改 geopandas choropleth 地图图例的条目顺序

Question

我正在城市地图上绘制某个分类值。我用来绘制的代码行如下：

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = plt.gca()
urban_data.plot(column="category", cmap="viridis", ax=ax, categorical=True, /
                k=4, legend=True, linewidth=0.5, /
                legend_kwds={'fontsize':'19', 'loc':'lower left'}) 

其中城市数据是 geopandas 数据框，我使用 matplotlib 作为绘图库。参数legend_kwds 允许我控制图例上的次要内容，例如位置或字体大小，但我无法决定主要内容，例如图例框中条目的顺序。事实上，我的类别是排名的，比如说 1-2-3-4，但我总是让它们以不同的顺序显示。

是否可以对图例进行更多控制？例如通过在gdf.plot() 函数外部调用它？如果是这样，我如何将图例中的颜色与地图中的颜色匹配，这些颜色是 viridis 颜色图的离散值（我不确切知道）？

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编辑：这是一个可验证的示例。不幸的是shapefiles需要其他文件才能工作，这里需要一个geometry（一个区域，而不是一个点）列，所以我不得不请你下载美国的this shpfile。您需要的一切都在此文件夹中。这是重现该问题的代码。输出的情节很糟糕，因为我不关心这里的坐标系，但重要的是图例。

import geopandas as gpd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

gdf=gpd.read_file('.../USA_adm1.shp')
clusters=np.random.randint(0,4, size=52)
gdf['cluster']=clusters
clusdict={1: 'lower-middle', 2: 'upper-middle', 3: 'upper', 0: 'lower'}
gdf['cluster']=gdf['cluster'].map(clusdict)

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = plt.gca()
gdf.plot(column='cluster',cmap='viridis', categorical=True, legend=True, ax=ax)

Answer 1

我不得不稍微更改@ImportanceOfBeingErnest 中接受的答案（函数中的第二行）以使其正常工作（也许从那以后有更新），

import geopandas as gpd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

gdf=gpd.read_file('data/USA_adm/USA_adm1.shp')
clusters=np.random.randint(0,4, size=52)
gdf['cluster']=clusters
clusdict={1: 'lower-middle', 2: 'upper-middle', 3: 'upper', 0: 'lower'}

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = plt.gca()
gdf.plot(column='cluster',cmap='viridis', categorical=True, legend=True, ax=ax)

def replace_legend_items(legend, mapping):
    for txt in legend.get_texts():
        for k,v in mapping.items():
            if txt.get_text() == str(k):
                txt.set_text(v)

replace_legend_items(ax.get_legend(), clusdict)

plt.show()

Answer 2

坏消息是 geopandas 生成的图例中的类别是经过排序的，并且是硬编码的 (see source-code here)。

因此，一种解决方案是使用分类列，这样如果它被排序，它将对应于所需的顺序。使用整数似乎很好。一旦按照正确的顺序生成，就可以替换图例中的名称。

import geopandas as gpd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

gdf=gpd.read_file('data/USA_adm/USA_adm1.shp')
clusters=np.random.randint(0,4, size=52)
gdf['cluster']=clusters
clusdict={1: 'lower-middle', 2: 'upper-middle', 3: 'upper', 0: 'lower'}

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = plt.gca()
gdf.plot(column='cluster',cmap='viridis', categorical=True, legend=True, ax=ax)

def replace_legend_items(legend, mapping):
    for txt in legend.texts:
        for k,v in mapping.items():
            if txt.get_text() == str(k):
                txt.set_text(v)

replace_legend_items(ax.get_legend(), clusdict)

plt.show()

Answer 3

假设您有 4 个图例，您可以执行以下操作以按照您喜欢的顺序设置它们。以下代码展示了如何将它们按以下顺序排列（使用索引）：0、2、3、1。

这里ax 是您使用ax = plt.gca() 定义的轴对象

handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
handles = [handles[0], handles[2], handles[3], handles[1]]
labels = [labels[0], labels[2], labels[3], labels[1]]
ax.legend(handles, labels)

让我举个例子：

默认顺序

fig, ax = plt.subplots()

x = np.arange(5)
plt.plot(x, x, label=r'$y=x$')
plt.plot(x, 2*x, label=r'$y=2x$')
plt.plot(x, 3*x, label=r'$y=3x$')
plt.plot(x, 4*x, label=r'$y=4x$')
plt.legend(fontsize=16)    

手动更改顺序

fig, ax = plt.subplots()

x = np.arange(5)
plt.plot(x, x, label=r'$y=x$')
plt.plot(x, 2*x, label=r'$y=2x$')
plt.plot(x, 3*x, label=r'$y=3x$')
plt.plot(x, 4*x, label=r'$y=4x$')

handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
handles = [handles[0], handles[2],handles[3], handles[1]]
labels = [labels[0], labels[2], labels[3], labels[1]]
ax.legend(handles, labels, fontsize=16)

人们也可以使用预先指定的顺序列表来使用列表推导

order = [0, 2, 3, 1]
handles,labels = ax.get_legend_handles_labels()
handles = [handles[i] for i in order]
labels = [labels[i] for i in order]
ax.legend(handles, labels, fontsize=16)