如何在 Matplotlib 中更改图例条目之间的垂直间距？

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图例在传达关于绘图元素的信息方面起着至关重要的作用，这些信息主要包含在 Matplotlib 中，Matplotlib 是一个流行的用于数据可视化的 Python 库，但有时在处理复杂的可视化时，图例条目之间的默认垂直间距可能并不理想。本文探讨了修改和自定义 Matplotlib 中图例条目之间垂直间距的技术，允许用户增强其绘图的可读性和美观性。

什么是 Matpltlib 图表中的图例？

在 Matplotlib 图表中，图例是一个键或指南，它提供了对图表中显示的各种元素的解释。它有助于识别图表中使用的不同颜色、标记或线条样式的含义。图例通常包含与每个元素相关的标签或符号及其相应的描述。它允许查看者理解图表中数据的表示或类别。图例是传达信息和提高图表可解释性的宝贵组成部分。

如何在 Matplotlib 中更改图例条目之间的垂直间距？

要更改 Matplotlib 中图例条目之间的垂直间距，您可以按照以下步骤操作：

• 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt

• 创建绘图并添加图例：

# Plotting code...
plt.legend()

• 获取图例句柄和标签：

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()

• 使用修改后的垂直间距创建一个新的图例：

# Specify the desired vertical spacing (adjust the value as needed)
spacing = 1.0

# Create a new legend with modified spacing
new_legend = plt.legend(handles, labels, loc='upper right', ncol=1, frameon=False, bbox_to_anchor=(1.1, 1.1), title='Legend', borderpad=spacing)

在上面的代码中，spacing 是一个变量，表示图例条目之间所需的垂直间距。您可以根据需要调整此值。bbox_to_anchor 参数设置图例的位置，您可以修改其坐标以将其放置在图表中的适当位置。

• 移除旧图例：

# Remove the old legend
plt.gca().get_legend().remove()

• 将新图例添加到绘图中：

# Add the new legend to the plot
plt.gca().add_artist(new_legend)

• 显示绘图：

plt.show()

通过遵循这些步骤，您可以根据自己的喜好自定义 Matplotlib 中图例条目之间的垂直间距。

以下是使用鸢尾花数据集和散点图在 Matplotlib 中更改图例条目之间垂直间距的程序示例：

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load an example dataset (Iris dataset)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
target_names = iris.target_names

# Plotting the data
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')

# Create a legend with custom vertical spacing
legend = plt.legend(target_names, title='Species', loc='lower right')

# Set the vertical spacing between legend entries
legend.get_frame().set_linewidth(0.0)  # Remove border around the legend
legend.get_title().set_fontsize('12')  # Set the font size of the legend title
for handle in legend.legendHandles:
   handle.set_sizes([30])  # Set the marker size of the legend entries
legend._legend_box.align = "left"  # Align legend entries vertically

# Adjust the vertical spacing between legend entries
legend._set_loc(1)
plt.subplots_adjust(right=0.8)

# Display the plot
plt.show()

输出

要更改图例条目之间的垂直间距，我们使用 legend.get_frame()、legend.get_title() 和 legend.legendHandles 访问图例属性。我们删除了图例周围的边框，设置了图例标题的字体大小，设置了图例条目的标记大小，并垂直对齐了图例条目。legend._set_loc(1) 行调整了垂直间距，plt.subplots_adjust() 用于调整绘图的布局。

以下是使用鸢尾花数据集和条形图在 Matplotlib 中更改图例条目之间垂直间距的程序示例：

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load an example dataset (Iris dataset)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
target_names = iris.target_names

# Calculate the average sepal length for each species
avg_sepal_length = []
for i in range(len(target_names)):
   avg_sepal_length.append(np.mean(X[y == i, 0]))

# Plotting the data
plt.bar(target_names, avg_sepal_length)
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Average Sepal Length')

# Create a legend with custom vertical spacing
legend = plt.legend(['Average Sepal Length'], loc='upper right')

# Set the vertical spacing between legend entries
legend.get_frame().set_linewidth(0.0)  # Remove border around the legend
legend.get_title().set_fontsize('12')  # Set the font size of the legend title
legend._legend_box.align = "left"  # Align legend entries vertically

# Adjust the vertical spacing between legend entries
legend._set_loc(1)
plt.subplots_adjust(right=0.8)

# Display the plot
plt.show()

输出

结论

总之，可以通过访问和修改图例对象的属性来实现更改 Matplotlib 中图例条目之间的垂直间距。通过删除图例的边框，调整标题的字体大小，并垂直对齐图例条目，我们可以根据自己的喜好自定义间距。这允许更好地控制图例在图表中的布局和显示。通过使用这些技术，我们可以增强图形的清晰度和视觉吸引力，使它们对观众来说更具信息性和吸引力。