python - 如何在matplotlib中为图中的每个子图设置标签？

Question

假设我在数据集中有四个特征并绘制散点图
每次使用两个特征进行绘图。我想为每个特征提供标签
分别绘制。

fig,axes=plt.subplots(ncols=2,figsize=(10,8))
axes[0].scatter(x1,x2],marker="o",color="r")
axes[1].scatter(x3,x4,marker="x",color="k")
axes[0].set(xlabel="Exam score-1",ylabel="Exam score-2")
axes[1].set(xlabel="Exam score-1",ylabel="Exam score-2")
axes[0].set_label("Admitted")
axes[1].set_label("Not-Admitted")
axes.legend()
plt.show()

在这里，我将获得两个散点图，但未显示标签。我想
看到 承认作为第一个情节的标签，而 不承认
用于第二个散点图。

我可以通过使用 plt.legend()来给标签，但不能获取已经创建的图。

Answer 1

您正在设置轴的标签，而不是散布的标签。

获取图例条目的最便捷方法是使用label参数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.random.rand(2,23)

fig,axes=plt.subplots(ncols=2)
axes[0].scatter(x,y, marker="o", color="r", label="Admitted")
axes[1].scatter(x,y, marker="x", color="k", label="Not-Admitted")
axes[0].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")
axes[1].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")

axes[0].legend()
axes[1].legend()
plt.show()

如果要在创建散点图之后但在创建图例之前设置标签，则可以在 set_label返回的 PathCollection上使用 scatter

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.random.rand(2,23)

fig,axes=plt.subplots(ncols=2)
sc1 = axes[0].scatter(x,y, marker="o", color="r")
sc2 = axes[1].scatter(x,y, marker="x", color="k")
axes[0].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")
axes[1].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")

sc1.set_label("Admitted")
sc2.set_label("Not-Admitted")

axes[0].legend()
axes[1].legend()
plt.show()

最后，您可以在图例调用中设置标签:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.random.rand(2,23)

fig,axes=plt.subplots(ncols=2)
sc1 = axes[0].scatter(x,y, marker="o", color="r")
sc2 = axes[1].scatter(x,y, marker="x", color="k")
axes[0].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")
axes[1].set(xlabel="Exam score-1", ylabel="Exam score-2")

axes[0].legend([sc1], ["Admitted"])
axes[1].legend([sc2], ["Not-Admitted"])
plt.show()

在这三种情况下，结果都将如下所示: