如何将每个绘制列的图例标签添加到多个散点图子图中？答案

【问题标题】：How to add legend labels per plotted column to multiple scatterplot subplots?如何将每个绘制列的图例标签添加到多个散点图子图中？
【发布时间】：2021-07-19 14:35:05
【问题描述】：

我用这段代码创建了多个散点图子图：

# Value counts of the samples in each cluster
counts = clustered_series.value_counts()
fig, axs = plt.subplots(2, 4, figsize = (35.7, 16))
for clust, ax in zip(np.unique(clusters), axs.flat):
    tickers = list(clustered_series[clustered_series==clust].index)
    means = sample.loc[tickers][tickers].mean()
    data = sample.loc[tickers][tickers].sub(means)
    pairs = list(itertools.combinations(data.columns, 2))
    for pair in pairs:
        sns.scatterplot(data = data, x = pair[0], y = pair[1], ax = ax)
    ax.set_title(label='Stock Alphas Correlation for Cluster %d' % clust)
plt.suptitle("Stocks' Alphas Clusters by Correlation", fontsize = 14, weight = 'bold')
fig.tight_layout()

这就是counts 的样子：

2    13
7    11
3    10
5     8
1     7
6     6
4     5
dtype: int64

这是我的散点图：

我正在做的是在每个子图中绘制每个集群中每一对可能的列和行。我每个集群都有一个子表。这是第 7 组的表格：

我想通过颜色来区分每个点，这些点属于哪个股票（列或行），并在每个子图的图例中显示。例如，如果我在集群 1 中有 8 对股票，我想在图例中显示唯一的股票名称，并且图中的点应该在 8 对中的每个唯一股票都有一个颜色。我已经尝试了sns.scatterplot 的hue 参数，但它为每个图创建了一个巨大的图例，其中为每个点分配了一种颜色，这不是我想要的。

我该怎么做？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas matplotlib seaborn

【解决方案1】：

通过将调用从 plt.scatter 更改为 ax.scatter 并将每对中的唯一特征名称列表传递给 ax.legend 调用，如下所示：

# Value counts of the samples in each cluster
counts = clustered_series.value_counts()
fig, axs = plt.subplots(2, 4, figsize = (35.7, 16))
for clust, ax in zip(np.unique(clusters), axs.flat):
    tickers = list(clustered_series[clustered_series==clust].index)
    means = sample.loc[tickers][tickers].mean()
    data = sample.loc[tickers][tickers].sub(means)
    #data['clusters'] = clusters[clusters == clust]
    pairs = list(combinations(data.columns, 2))
    for pair in pairs:
        ax.scatter(x = data[pair[0]], y = data[pair[1]], cmap = 'Dark2')
    ax.set_title(label='Stock Alphas Correlation for Cluster %d' % clust)
    ax.legend(np.unique(np.concatenate(pairs)).tolist())
plt.suptitle("Stocks' Alphas Clusters by Correlation", fontsize = 14, weight = 'bold')
fig.tight_layout()

这是我现在得到的结果，这正是我想要的：

希望这会对某人有所帮助。

【讨论】：