以鸢尾花散点图为例，plot如何自动添加图例legend信息？

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继续描述基于python的plot画图代码，当然matplotlib.pyplot里面的功能函数参数太多太复杂了。苏南大叔这边就是碰到哪个就讲解一下哪个，用不到的就当不存在好了。本文主要描述给鸢尾花散点图添加个自动的图例信息，使用的函数是.legend()。

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的编程经验文章。本文测试环境：win10，python@3.11.0，pandas@1.5.3，numpy@1.24.2，matplotlib@3.7.1。

legend：传奇。但是在这边就是图例的意思。

测试代码

如何基于鸢尾花数据集画散点图，可以参考文章：

• https://newsn.net/say/plot-scatter.html

下面直接上代码，具体的代码解释，可以参考上面的文章。测试代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
column_names = ["萼长", "萼宽", "瓣长", "瓣宽", "种类"]
df_iris = pd.read_csv(data_url, header=0, names=column_names)
data_x = np.array(df_iris["萼长"])
data_y = np.array(df_iris["萼宽"])
data_z = np.array(df_iris["种类"])
fig = plt.figure("鸢尾花散点图示例", figsize=(15, 15))
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
plt.suptitle("鸢尾花数据集\n蓝色->setosa|红色->versicolor|绿色->virginica")
plt.xlabel(column_names[0])
plt.ylabel(column_names[1])
plt.title(column_names[0] + "、" + column_names[1] + "数据关联散点图")

# 看这里 ###########################################################
p1 = plt.scatter(data_x, data_y, c=data_z, cmap="brg")
plt.legend(handles=p1.legend_elements()[0], labels=["山鸢尾", "变色鸢尾", "维吉尼亚鸢尾"], loc='best', shadow=True, fontsize=16)
# 看这里 ###########################################################

plt.savefig("scatter.png")
plt.show()

散点图图例关键代码

在本文中，鸢尾花一共有三种花，分别是：

在上边的散点图中，使用了带颜色的圆点进行了区分。那么，每种颜色都具体代表什么花呢？这就是鸢尾花散点图中图例的作用。修改代码如下：

q1 = plt.scatter(data_x, data_y, c=data_z, cmap="brg")
plt.legend(handles=q1.legend_elements()[0], labels=["山鸢尾", "变色鸢尾", "维吉尼亚鸢尾"], loc='best', shadow=True, fontsize=16)

主要的参数就是handles和labels，看看这个q1.legend_elements()是个什么东东。

([<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000016BD453B0B8>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000016BD453B208>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000016BD453B2B0>], ['$\\mathdefault{0}$', '$\\mathdefault{1}$', '$\\mathdefault{2}$'])

所以，可以看到：本文的鸢尾花数据集散点图中，图例关联的对象就是：

matplotlib.lines.Line2D object

其余的参数就留给默认的就好了，不解释。

结束语

matplotlib.pyplot画图，在做论文的图的时候，可能是很有用的技能。

• https://newsn.net/tag/python/

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