如何在 Matplotlib 中更改圖例條目之間的垂直間距？

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圖例在傳達關於繪圖元素的資訊方面起著至關重要的作用，這些資訊主要包含在 Matplotlib 中，Matplotlib 是一個流行的用於資料視覺化的 Python 庫，但有時在處理複雜的視覺化時，圖例條目之間的預設垂直間距可能並不理想。本文探討了修改和自定義 Matplotlib 中圖例條目之間垂直間距的技術，允許使用者增強其繪圖的可讀性和美觀性。

什麼是 Matpltlib 圖表中的圖例？

在 Matplotlib 圖表中，圖例是一個鍵或指南，它提供了對圖表中顯示的各種元素的解釋。它有助於識別圖表中使用的不同顏色、標記或線條樣式的含義。圖例通常包含與每個元素相關的標籤或符號及其相應的描述。它允許檢視者理解圖表中資料的表示或類別。圖例是傳達資訊和提高圖表可解釋性的寶貴組成部分。

如何在 Matplotlib 中更改圖例條目之間的垂直間距？

要更改 Matplotlib 中圖例條目之間的垂直間距，您可以按照以下步驟操作：

• 匯入所需的庫：

import matplotlib.pyplot as plt

• 建立繪圖並新增圖例：

# Plotting code...
plt.legend()

• 獲取圖例控制代碼和標籤：

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

• 使用修改後的垂直間距建立一個新的圖例：

# 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)

在上面的程式碼中，spacing 是一個變數，表示圖例條目之間所需的垂直間距。您可以根據需要調整此值。bbox_to_anchor 引數設定圖例的位置，您可以修改其座標以將其放置在圖表中的適當位置。

• 移除舊圖例：

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

• 將新圖例新增到繪圖中：

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

• 顯示繪圖：

plt.show()

透過遵循這些步驟，您可以根據自己的喜好自定義 Matplotlib 中圖例條目之間的垂直間距。

以下是使用鳶尾花資料集和散點圖在 Matplotlib 中更改圖例條目之間垂直間距的程式示例：

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()

輸出

要更改圖例條目之間的垂直間距，我們使用 legend.get_frame()、legend.get_title() 和 legend.legendHandles 訪問圖例屬性。我們刪除了圖例周圍的邊框，設定了圖例標題的字型大小，設定了圖例條目的標記大小，並垂直對齊了圖例條目。legend._set_loc(1) 行調整了垂直間距，plt.subplots_adjust() 用於調整繪圖的佈局。

以下是使用鳶尾花資料集和條形圖在 Matplotlib 中更改圖例條目之間垂直間距的程式示例：

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()

輸出

結論

總之，可以透過訪問和修改圖例物件的屬性來實現更改 Matplotlib 中圖例條目之間的垂直間距。透過刪除圖例的邊框，調整標題的字型大小，並垂直對齊圖例條目，我們可以根據自己的喜好自定義間距。這允許更好地控制圖例在圖表中的佈局和顯示。透過使用這些技術，我們可以增強圖形的清晰度和視覺吸引力，使它們對觀眾來說更具資訊性和吸引力。