仅显示图例中的特定项

Question

我现在正在绘制一个堆叠柱状图，里面有很多分类数据。我只想在图例中显示一些重要的物种（大约500个物种中只想显示25个）。有没有简单的方法可以做到这一点？下面是我现在用的代码：

labels=['0','20','40','60','80','100','120']
ax1=subj1df.plot(kind='barh', stacked=True,legend=True,cmap='Paired', grid=False)
legend(ncol=2,loc=2, bbox_to_anchor=(1.05, 1), borderaxespad=0.)
label1=['Baseline','8h','24h','48h','96h','120h']
ax1.set_yticklabels(label1, fontdict=None, minor=False)
plt.title('Subject 1 Phyla',fontweight='bold')
plt.savefig('Subject1Phyla.eps', format='eps', dpi=1000)
ax1.set_xticklabels(labels)

补充说明：我尝试添加了一些代码来只显示一个图例条目，但结果只返回了一个空的图例：

h, l = ax1.get_legend_handles_labels()
legend(l[4],h[4],ncol=2,loc=2, bbox_to_anchor=(1.05, 1), borderaxespad=0.)

Answer 1

我知道这篇文章已经快十年了，但我在找类似的方法时，这篇文章在谷歌搜索结果中排在最前面。我在处理一个跟踪进程内存使用情况的数据，特别是它所产生的进程。大多数进程占用的内存非常少，如果显示所有的图例会显得很麻烦。最后我找到了以下的解决方案：

label_names = heap_df.columns.values.tolist()
max_per_proc = heap_df.max()
max_heap_overall = max(max_per_proc)

fig, ax = plt.subplots()
plt.stackplot(heap_df.index, heap_df.values.T, labels=label_names)
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lbl_idx = []
for idx in range(len(labels)):
    if max_per_proc[labels[idx]] / max_heap_overall > 0.01:
        lbl_idx.append(idx)
ax.legend([lines[i] for i in lbl_idx], [labels[i] for i in lbl_idx])
        
plt.show()

Answer 2

你也可以使用一个空字符串变量：

    plt.plot(xData, yData, ..., label=str())

通过传递一个空的 str() 对象，它不会写下任何内容。

Matplotlib API 参考

Answer 3

无论出于什么原因，上面的两个答案都没有解决我的问题。不过，有一个方法有效了，实际上在上面已经提到过：

legend 也可以接收一个艺术家列表和一个标签列表，这样可以更精确地控制你的图例内容。 – tacaswell 2014年7月11日 4:46

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab

pd.Series(range(10)).plot(color = 'grey')
x = list(range(10))
y = [i + 1 for i in x]  
scat1 = plt.scatter(x, y)

pylab.legend([scat1],['moved points'], loc = 'upper left')

plt.show()

这段代码的结果是：

Answer 4

这个可以用：

plt.plot(x, y, label='_nolegend_')

来源

Answer 5

我经常会插入一个空的标签，用来处理那些我不想显示的图例。我做了一个非常简单的例子，希望能对你有所帮助。你需要根据自己的数据进行一些调整，但你需要的元素应该都在这里。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

myY=np.random.randint(20, size=10)
myX=np.arange(0,len(myY))

selected=[5,10,15]

fig = plt.figure()
for X,Y in zip(myX,myY):
    if Y in selected:
        mylabel="label = %s"%(Y); mycolor='blue'
    else:
        mylabel=None; mycolor='red'
    plt.scatter(X,Y,50, color=mycolor, label=mylabel)
plt.legend()
plt.show()

这个代码会生成下面这个图：