Matplotlib Axes: Подробное руководство по настройке и расположению легенды для визуализации данных в Python

В мире визуализации данных на Python, Matplotlib занимает центральное место. Одна из важнейших задач при создании графиков — это правильное размещение и настройка легенды. Легенда помогает читателю понять, какие данные отображены на графике и что они означают. В этой статье мы подробно рассмотрим, как управлять положением легенды в Matplotlib, чтобы ваши визуализации были не только информативными, но и эстетически приятными.

Основы работы с легендой в Matplotlib

Что такое легенда и зачем она нужна

Легенда — это область графика, которая идентифицирует различные наборы данных, отображенные на графике. Она связывает метки (labels) с соответствующими графическими элементами (линиями, точками, столбцами и т.д.). Использование легенды необходимо для понимания сложных графиков, особенно когда на одном графике представлено несколько наборов данных. Правильно размещенная и настроенная легенда повышает читаемость и профессионализм визуализации.

Базовое создание легенды с использованием plt.legend() и ax.legend()

В Matplotlib есть два основных способа добавления легенды:

• plt.legend(): Используется, когда вы работаете с интерфейсом pyplot.

• ax.legend(): Используется, когда вы работаете с объектно-ориентированным интерфейсом, то есть с объектом Axes.

Пример:

import matplotlib.pyplot as plt

# pyplot interface
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Линия 1')
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Линия 2')
plt.legend()
plt.show()

# Object-oriented interface
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Линия 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Линия 2')
ax.legend()
plt.show()

В обоих случаях label в plt.plot или ax.plot определяет текст, который будет отображаться в легенде. Вызов plt.legend() или ax.legend() создает и отображает легенду.

Параметр loc: Простое управление положением легенды

Обзор доступных значений loc (best, upper right, upper left, lower right, lower left, right, center left, center right, lower center, upper center, center)

Параметр loc в функциях plt.legend() и ax.legend() является самым простым способом управления положением легенды. Он принимает строковые или числовые значения, соответствующие стандартным позициям на графике:

• 'best': Matplotlib автоматически выбирает оптимальное положение, где легенда меньше всего перекрывает данные.

• 'upper right': Верхний правый угол.

• 'upper left': Верхний левый угол.

• 'lower right': Нижний правый угол.

• 'lower left': Нижний левый угол.

• 'right': Справа по центру.

• 'center left': Слева по центру.

• 'center right': Справа по центру.

• 'lower center': Снизу по центру.

• 'upper center': Сверху по центру.

• 'center': В центре графика.

Примеры использования loc для размещения легенды в разных частях графика

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Линия 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Линия 2')

ax.legend(loc='upper left') # Разместить легенду в верхнем левом углу
plt.show()

ax.legend(loc='lower right') # Разместить легенду в нижнем правом углу
plt.show()

Вы можете попробовать разные значения loc, чтобы найти наиболее подходящее положение для вашей легенды.

Точное позиционирование легенды с bbox_to_anchor

Как работает bbox_to_anchor: координаты и их значения

Параметр bbox_to_anchor предоставляет более гибкий контроль над положением легенды. Он принимает кортеж (x, y), который определяет точку на графике, к которой будет привязан угол легенды, указанный параметром loc. Значения x и y задаются в координатах осей (axes coordinates), где (0, 0) — это нижний левый угол осей, а (1, 1) — верхний правый угол.

Например, bbox_to_anchor=(0.5, 1) означает, что точка, соответствующая координатам (0.5, 1) на осях, будет привязана к углу легенды, определяемому параметром loc.

Размещение легенды за пределами осей графика (вне области построения)

bbox_to_anchor особенно полезен для размещения легенды за пределами области построения (axes). Для этого необходимо задать значения x или y вне диапазона [0, 1]. Например, bbox_to_anchor=(1.05, 1) разместит легенду справа от графика, немного выходя за его пределы.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Линия 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Линия 2')

ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1)) # Разместить легенду справа от графика
plt.show()

fig.savefig('legend_outside.png', bbox_inches='tight') # bbox_inches='tight' сохраняет легенду целиком

Обратите внимание на bbox_inches='tight' при сохранении графика. Он гарантирует, что легенда, находящаяся за пределами осей, будет сохранена в файле.

Расширенные возможности настройки легенды

Настройка внешнего вида легенды: шрифт, цвет, рамка и т.д.

Matplotlib предоставляет множество параметров для настройки внешнего вида легенды:

• fontsize: Размер шрифта.

• facecolor: Цвет фона.

• edgecolor: Цвет рамки.

• framealpha: Прозрачность рамки.

• shadow: Добавление тени.

• title: Заголовок легенды.

Пример:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Линия 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Линия 2')

ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1), 
          fontsize='small', facecolor='lightgray', edgecolor='black', framealpha=0.5, shadow=True, title='Легенда')
plt.show()

Решение проблем с перекрытием легенды и данных, предотвращение наложений

Перекрытие легенды и данных — распространенная проблема. Вот несколько способов ее решения:

• Использовать loc='best', чтобы Matplotlib автоматически выбрал оптимальное положение.

• Переместить легенду за пределы области построения с помощью bbox_to_anchor.

• Уменьшить размер шрифта легенды (fontsize).

• Использовать ncol, чтобы расположить элементы легенды в несколько столбцов.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x/2)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')
ax.plot(x, y3, label='sin(x/2)')

ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15), ncol=3) # Легенда под графиком в 3 столбца
plt.show()

В этом примере легенда размещается под графиком и располагается в три столбца, что позволяет избежать перекрытия данных.

Заключение

Настройка положения и внешнего вида легенды — важный шаг в создании качественной визуализации данных с помощью Matplotlib. Используя параметры loc и bbox_to_anchor, вы можете точно контролировать расположение легенды. Экспериментируйте с различными настройками, чтобы ваши графики были информативными и легко читаемыми.