我想在图例下的“红色圆圈”符号旁边添加一个“红色填充方形”符号.我该如何实现这一目标？我更喜欢坚持使用pyplot而不是pylab.
以下是我一直在使用的代码：
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_axes([0.1,0.29,0.86,0.68])
plt.ylabel('Radial Velocity (km s$^{-1}$)')
plt.plot(time_model,rv_model_primary,'k-',label = 'Primary')
plt.plot(time_model_sec,rv_model_secondary,'k--',label = 'Secondary')
plt.plot(time_obs,rv_obs_primary,'bo',label='XYZ')
plt.plot(time_obs_apg,rv_obs_primary_apg,'ro',label='This Work')
plt.plot(time_obs_apg_sec,rv_obs_secondary_apg,'rs')
plt.plot((0.0,1.0),(0.0,0.0),'k-.')
plt.legend(loc='upper left',numpoints=1)
这是我试过的：
p1=plt.plot(time_model,'k-')
p2=plt.plot(time_model_sec,'k--')
p3=plt.plot(time_obs,'bo')
p4=plt.plot(time_obs_apg,'ro')
p5=plt.plot(time_obs_apg_sec,'rs')
plt.legend([p1,p2,p3,(p4,p5)],["Primary","Secondary","XYZ","This Work"])
在使用tcaswell的建议更改代码后,我得到以下内容.看起来不错,但我希望只有一个蓝色符号,同时保持两个为红色.目前有两个.
最佳答案
解决异常问题
原文链接：https://www.f2er.com/python/439591.html怀疑你需要这样做：
p1,= plt.plot(time_model,'k-')
p2,= plt.plot(time_model_sec,'k--')
p3,= plt.plot(time_obs,'bo')
p4,= plt.plot(time_obs_apg,'ro')
p5,= plt.plot(time_obs_apg_sec,'rs')
plot返回一个Line2D对象列表(额外的,解压缩它),我认为预期的类型正在被破坏.这可以解决您的异常问题,但实际上并不能解决您的问题.
hacky解决方案
plt.legend([p1,(p5,p4)],"This Work"],handler_map={p4:HandlerLine2D(numpoints=2),p5:HandlerLine2D(numpoints=1)})
它给你三个点,一个中的两个,另一个中的一个.
清洁解决方案
from matplotlib.legend_handler import HandlerLine2D
class HandlerXoffset(HandlerLine2D):
def __init__(self,marker_pad=0.3,numpoints=1,x_offset=0,**kw):
HandlerLine2D.__init__(self,marker_pad=marker_pad,numpoints=numpoints,**kw)
self._xoffset = x_offset
def get_xdata(self,legend,xdescent,ydescent,width,height,fontsize):
numpoints = self.get_numpoints(legend)
if numpoints > 1:
# we put some pad here to compensate the size of the
# marker
xdata = np.linspace(-xdescent + self._marker_pad * fontsize,width - self._marker_pad * fontsize,numpoints) - self._xoffset
xdata_marker = xdata
elif numpoints == 1:
xdata = np.linspace(-xdescent,2) - self._xoffset
xdata_marker = [0.5 * width - 0.5 * xdescent - self._xoffset]
print xdata,self._xoffset
print xdata_marker
return xdata,xdata_marker
time_model = time_model_sec = time_obs = time_obs_apg = time_obs_apg_sec = range(5)
rv_model_primary = np.random.rand(5)
rv_model_secondary = np.random.rand(5)
rv_obs_primary = np.random.rand(5)
rv_obs_primary_apg = np.random.rand(5)
rv_obs_secondary_apg = np.random.rand(5)
p1,=plt.plot(time_model,=plt.plot(time_model_sec,=plt.plot(time_obs,=plt.plot(time_obs_apg,=plt.plot(time_obs_apg_sec,handler_map={p4:HandlerXoffset(x_offset=10),p5:HandlerXoffset(x_offset=-10)})
您可能需要稍微使用x_offset才能使其看起来正确,并且可能有更好的方法来自动确定它的值应该是什么,但这应该足以让您开始.