我目前正在绘制相同的数据,但在两个子块中以不同的方式将其可视化(见图):
用于生成上图的代码段:
# Figure
plt.figure(figsize=(14,8), dpi=72)
plt.gcf().suptitle(r'Difference between TI and $\lambda$D', size=16)
# Subplot 1
ax1 = plt.subplot2grid((1,3),(0,0),colspan=2)
# Plot scattered data in first subplot
plt.scatter(LE_x, LE_y, s=40, lw=0, color='gold', marker='o', label=r'$\lambda$D')
plt.scatter(MD_x, MD_y, s=40, lw=0, color='blue', marker='^', label=r'TI')
# Subplot 2
ax2 = plt.subplot2grid((1,3),(0,2))
plt.barh(vpos1, LE_hist, height=4, color='gold', label=r'$\lambda$D')
plt.barh(vpos2, MD_hist, height=4, color='blue', label=r'TI')
# Legend
legend = plt.legend()
有什么方法可以让图例同时显示散点和条形图吗?这是否也会按照here所述对每个虚拟对象执行?有人能给我举一个最简单的例子吗,因为我不能把我的头绕在这上面。
这对我很有用,您基本上可以捕获绘制的每个图形的修补程序句柄,并在最后手动创建一个图例。
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