每个键使用不同的值和每个键的不同颜色进行绘图答案

【问题标题】：plotting with different values per key and different color per key每个键使用不同的值和每个键的不同颜色进行绘图
【发布时间】：2019-11-28 04:15:44
【问题描述】：

我有一个包含 3 个字典的列表，每个字典都有多个值。我想创建一个图表，其中每个键都是由其值形成的不同颜色的线（比如 r、g、b）。我还想要每一行的图例。

这是我开始使用的代码：

plt.figure(figsize=(14,8)) 
plt.title('Grafico ripetizioni per linea')
plt.xlabel('numero caratteri')
plt.ylabel('ripetizioni per linea')
for k in dd.keys():
    plt.locator_params(axis='y', nbins=15)
    for v in dd.values():        
        plt.locator_params(axis='x', nbins=30)
        xs = range(0, len(v))
        ys = v
        plt.plot(xs, ys, label='chiave' + str(k))
plt.minorticks_on()
plt.margins(x=0)
plt.show()

我得到了一个带有不同颜色的三条线的图，但是不知道如何为每一行指定颜色和标签。

【问题讨论】：

您正在使用k 作为绘图标签，但是在创建绘图时，您使用变量v 在dd.values() 的嵌套循环中进行迭代。我认为您的标签应该是label='chiave'+str(v)（或其他名称，但绝对不是k，没有数据很难判断。但k 在您的for v in dd.values() 循环中是不变的）
实际上 K 是一个循环 3 个键的变量，每个键的 v 是绘制在 y 轴上的值，而 x 轴表示文本的长度。这就是为什么有一个嵌套循环。

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

试试这个：调用 plt.legend 将为您提供每个键的 label。

plt.figure(figsize=(14,8)) 
plt.title('Grafico ripetizioni per linea')
plt.xlabel('numero caratteri')
plt.ylabel('ripetizioni per linea')
for k in dd.keys():
    plt.locator_params(axis='y', nbins=15)
    for v in dd.values():        
        plt.locator_params(axis='x', nbins=30)
        xs = range(0, len(v))
        ys = v
        plt.plot(xs, ys, label='chiave_{}'.format(k))
    plt.minorticks_on()
    plt.legend()
    plt.margins(x=0)
    plt.show()

【讨论】：

添加你的线给我正确的图例，但只有图中三行之一
我已经编辑了代码。我不确定你得到什么价值和你的字典结构。使用plt.legend，您只需稍作调整即可获得输出。
我的代码和你一样。（该列表是一个字典列表，每个键都有多个值）。我得到的是 3 个带有三行的图形，但在每个图形中，图例只有一个键名出现 3 次，每种颜色都相同。

【解决方案2】：

我认为这是一个可能的解决方案：

plt.figure(figsize=(14,8)) 
plt.title('Grafico ripetizioni per linea')
plt.xlabel('numero caratteri')
plt.ylabel('ripetizioni per linea')
plt.minorticks_on()
plt.margins(x=0)
plt.locator_params(axis='y', nbins=15)    
plt.locator_params(axis='x', nbins=30)

for k,v in dd.items():
        xs = range(0, len(v))
        ys = v
        plt.plot(xs, ys, label=f'chiave_{k}') 
plt.legend()
plt.show()

【讨论】：