як я можу скласти єдину легенду для багатьох субплоттів з matplotlib?

Я будую однотипну інформацію, але для різних країн, з декількома субплотами з matplotlib. Тобто у мене є 9 графіків на сітці 3х3, всі з однаковими для рядків (звичайно, різні значення на рядок).

Однак я не з'ясував, як поставити одну фігуру (оскільки всі 9 субплотів мають однакові лінії) на фігурі лише один раз.

Як це зробити?

Існує також приємна функція, get_legend_handles_labels()яку можна зателефонувати на останній осі (якщо ви повторите їх), яка збирала б все необхідне з label=аргументів:

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
fig.legend(handles, labels, loc='upper center')

figlegend може бути те, що ви шукаєте: http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.figlegend

Приклад тут: http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/figlegend_demo.html

Ще один приклад:

plt.figlegend( lines, labels, loc = 'lower center', ncol=5, labelspacing=0. )

або:

fig.legend( lines, labels, loc = (0.5, 0), ncol=5 )

Для автоматичного розміщення єдиної легенди в a figureз багатьма осями, як і ті, що отримані з subplots(), таке рішення працює дуже добре:

plt.legend( lines, labels, loc = 'lower center', bbox_to_anchor = (0,-0.1,1,1),
            bbox_transform = plt.gcf().transFigure )

З bbox_to_anchorі bbox_transform=plt.gcf().transFigureви визначаєте нове обмежувальне поле розміром з вами figureдля посилання loc. Використовуючи (0,-0.1,1,1)переміщення цієї коробки відхилення трохи вниз, щоб запобігти розміщенню легенди над іншими виконавцями.

ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ: використовуйте це рішення ПІСЛЯ використання fig.set_size_inches()та ПЕРЕДИМИfig.tight_layout()

Ви просто повинні один раз попросити легенду, поза вашої петлі.

Наприклад, у цьому випадку у мене є 4 субплоти, з однаковими лініями, і одна легенда.

from matplotlib.pyplot import *

ficheiros = ['120318.nc', '120319.nc', '120320.nc', '120321.nc']

fig = figure()
fig.suptitle('concentration profile analysis')

for a in range(len(ficheiros)):
    # dados is here defined
    level = dados.variables['level'][:]

    ax = fig.add_subplot(2,2,a+1)
    xticks(range(8), ['0h','3h','6h','9h','12h','15h','18h','21h']) 
    ax.set_xlabel('time (hours)')
    ax.set_ylabel('CONC ($\mu g. m^{-3}$)')

    for index in range(len(level)):
        conc = dados.variables['CONC'][4:12,index] * 1e9
        ax.plot(conc,label=str(level[index])+'m')

    dados.close()

ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 0), loc='lower left', borderaxespad=0.)
         # it will place the legend on the outer right-hand side of the last axes

show()

Я помітив, що жодна відповідь не відображає зображення з однією легендою, що посилається на багато кривих у різних підзагортах, тому я мушу показати вам одну ... щоб зробити вас цікавим ...

Тепер ви хочете подивитися на код, чи не так?

from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt

# Calling the axes.prop_cycle returns an itertoools.cycle

color_cycle = plt.rcParams['axes.prop_cycle']()

# I need some curves to plot

x = linspace(0, 1, 51)
f1 = x*(1-x)   ; lab1 = 'x - x x'
f2 = 0.25-f1   ; lab2 = '1/4 - x + x x' 
f3 = x*x*(1-x) ; lab3 = 'x x - x x x'
f4 = 0.25-f3   ; lab4 = '1/4 - x x + x x x'

# let's plot our curves (note the use of color cycle, otherwise the curves colors in
# the two subplots will be repeated and a single legend becomes difficult to read)
fig, (a13, a24) = plt.subplots(2)

a13.plot(x, f1, label=lab1, **next(color_cycle))
a13.plot(x, f3, label=lab3, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f2, label=lab2, **next(color_cycle))
a24.plot(x, f4, label=lab4, **next(color_cycle))

# so far so good, now the trick

lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]

# finally we invoke the legend (that you probably would like to customize...)

fig.legend(lines, labels)
plt.show()

Дві лінії

lines_labels = [ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes]
lines, labels = [sum(lol, []) for lol in zip(*lines_labels)]

заслуговую пояснення - для цього я уклав складну частину функції, всього 4 рядки коду, але сильно коментував

def fig_legend(fig, **kwdargs):

    # generate a sequence of tuples, each contains
    #  - a list of handles (lohand) and
    #  - a list of labels (lolbl)
    tuples_lohand_lolbl = (ax.get_legend_handles_labels() for ax in fig.axes)
    # e.g. a figure with two axes, ax0 with two curves, ax1 with one curve
    # yields:   ([ax0h0, ax0h1], [ax0l0, ax0l1]) and ([ax1h0], [ax1l0])

    # legend needs a list of handles and a list of labels, 
    # so our first step is to transpose our data,
    # generating two tuples of lists of homogeneous stuff(tolohs), i.e
    # we yield ([ax0h0, ax0h1], [ax1h0]) and ([ax0l0, ax0l1], [ax1l0])
    tolohs = zip(*tuples_lohand_lolbl)

    # finally we need to concatenate the individual lists in the two
    # lists of lists: [ax0h0, ax0h1, ax1h0] and [ax0l0, ax0l1, ax1l0]
    # a possible solution is to sum the sublists - we use unpacking
    handles, labels = (sum(list_of_lists, []) for list_of_lists in tolohs)

    # call fig.legend with the keyword arguments, return the legend object

    return fig.legend(handles, labels, **kwdargs)

PS Я визнаю, що sum(list_of_lists, [])це дійсно неефективний метод згладити список списків, але ① я люблю його компактність, ② зазвичай це кілька кривих у декількох підгруппах і ③ Matplotlib та ефективність? ;-)

Хоча досить пізно в грі, я дам тут ще одне рішення, оскільки це все ще одне з перших посилань на Google. Використовуючи matplotlib 2.2.2, цього можна досягти за допомогою функції gridspec. У наведеному нижче прикладі мета полягає в тому, щоб чотири субплоти були розташовані в 2x2 з легендою, показаною внизу. Внизу створюється вісь "штучного", щоб розмістити легенду на фіксованому місці. Ось "штучний" вісь потім вимикається, тому показує лише легенда. Результат: https://i.stack.imgur.com/5LUWM.png .

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

#Gridspec demo
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(8,9)
fig.set_dpi(100)

rows   = 17 #the larger the number here, the smaller the spacing around the legend
start1 = 0
end1   = int((rows-1)/2)
start2 = end1
end2   = int(rows-1)

gspec = gridspec.GridSpec(ncols=4, nrows=rows)

axes = []
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start1:end1,0:2]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start2:end2,0:2]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start1:end1,2:4]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[start2:end2,2:4]))
axes.append(fig.add_subplot(gspec[end2,0:4]))

line, = axes[0].plot([0,1],[0,1],'b')           #add some data
axes[-1].legend((line,),('Test',),loc='center') #create legend on bottommost axis
axes[-1].set_axis_off()                         #don't show bottommost axis

fig.tight_layout()
plt.show()

якщо ви використовуєте субплоти з діаграмами з різним кольором для кожного бара. можливо, швидше створити артефакти самостійно, використовуючиmpatches

Скажіть, у вас є чотири смуги з різними кольорами, оскільки r m c kви можете встановити легенду наступним чином

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['Red Bar', 'Magenta Bar', 'Cyan Bar', 'Black Bar']


#####################################
# insert code for the subplots here #
#####################################


# now, create an artist for each color
red_patch = mpatches.Patch(facecolor='r', edgecolor='#000000') #this will create a red bar with black borders, you can leave out edgecolor if you do not want the borders
black_patch = mpatches.Patch(facecolor='k', edgecolor='#000000')
magenta_patch = mpatches.Patch(facecolor='m', edgecolor='#000000')
cyan_patch = mpatches.Patch(facecolor='c', edgecolor='#000000')
fig.legend(handles = [red_patch, magenta_patch, cyan_patch, black_patch],labels=labels,
       loc="center right", 
       borderaxespad=0.1)
plt.subplots_adjust(right=0.85) #adjust the subplot to the right for the legend

Ця відповідь є доповненням до Еверта на позиції легенди.

Моя перша спроба рішення @ Evert не вдалася через перекриття легенди та назви субплота.

Насправді, перекриття спричинені тим fig.tight_layout(), що змінює компонування субплотів без урахування легенди фігури. Однак fig.tight_layout()необхідно.

Щоб уникнути перекриттів, ми можемо сказати fig.tight_layout()залишити місця для легенди фігури fig.tight_layout(rect=(0,0,1,0.9)).

Опис параметрів Close_layout () .

Щоб базуватись на відповіді @ gboffi та Бена Усмана:

У ситуації, коли у різних субплоттонів різні лінії з одним кольором та міткою, можна зробити щось по лінії

labels_handles = {
  label: handle for ax in fig.axes for handle, label in zip(*ax.get_legend_handles_labels())
}

fig.legend(
  labels_handles.values(),
  labels_handles.keys(),
  loc="upper center",
  bbox_to_anchor=(0.5, 0),
  bbox_transform=plt.gcf().transFigure,
)