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python - 冗余图例：Matplotlib

问题描述

我的散点图有多余的图例。这是我的情节的形象。 在此处输入图像描述

关于这个问题，我已经在 StackOverflow 上检查了以下现有问题： matplotlib 中带有数组列数据的图例过多

尽管如此，它并没有帮助。我想我遇到了一个完全不同的问题。请告诉我如何解决这个问题。

这是我的代码：

import matplotlib.cm as cm
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, N_Clus))
cluster_labels_2 = list(range(1, N_Clus+1))
print("cluster_labels: ", cluster_labels_2)
# Create a figure
plt.figure(figsize=(15,8))
s=0
for color, label in zip(colors, np.asarray(cluster_labels_2).flatten()):
    subset = WorkingDF2[WorkingDF2.Cluster == label]    
    for i in subset.index:
        x=np.asarray(subset["Standardized COVID-19 Index"][i]).flatten()
        y=np.asarray(subset["Standardized CSS Index"][i]).flatten() 
        plt.text(x, y, str(subset['Neighbourhood'][i]), rotation=25) 
        s += 1
        plt.scatter(x, y, c=np.array([color]), label='cluster'+str(label),alpha=0.5)
plt.legend(loc='lower right', fontsize=15)
plt.xlabel('Standardized COVID-19 Index', fontsize=18)
plt.ylabel('Standardized CSS Index', fontsize=18)
plt.title("[Hierarchical Clustering: {} Cluster] \n 
 Mapping of Non-Outlier Neighbourhoods \n 
 onto Standardized CSS-COVID19 Indices Space \n
 ".format(N_Clus), fontsize=18)
print('# of Neighbours: ', s)

标签： pythonmatplotliblegend

解决方案

问题来自于线

plt.scatter(x, y, c=np.array([color]), label='cluster'+str(label),alpha=0.5)

'cluster' + str(label)在这里，即使这样的标签已经存在，您也可以给彩色点一个标签，因此plt.legend()将创建许多相同的图例元素。如果它不是新的，我会跟踪以前的标签并将当前情节的一个设置为None，以便plt.legend()忽略它。

请注意，您的命名选择可能会有些混乱，因为 matplotlib 使用“标签”作为出现在图例中的曲线的名称，而您将其用作簇编号。我们可以叫它cluster_number吗？

这是实现：

import matplotlib.cm as cm

colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, N_Clus))
cluster_labels_2 = list(range(1, N_Clus+1))
print("cluster_labels: ", cluster_labels_2)

# Create a figure.
plt.figure(figsize=(15, 8))
s=0
clusters_already_in_the_legend = []
for color, cluster_number in zip(colors, np.asarray(cluster_labels_2).flatten()):
    subset = WorkingDF2[WorkingDF2.Cluster == cluster_number]    
    for i in subset.index:
        x = np.asarray(subset["Standardized COVID-19 Index"][i]).flatten()
        y = np.asarray(subset["Standardized CSS Index"][i]).flatten() 
        plt.text(x, y, str(subset['Neighbourhood'][i]), rotation=25) 
        s += 1

        # Keeping track of the labels so that we don't legend them multiple times.
        if cluster_number not in clusters_already_in_the_legend:
            clusters_already_in_the_legend.append(cluster_number)
            label = f"Cluster {cluster_number}"
        else:
            label = None
        plt.scatter(x, y, c=np.array([color]), label=label, alpha=0.5)

plt.legend(loc='lower right', fontsize=15)
plt.xlabel('Standardized COVID-19 Index', fontsize=18)
plt.ylabel('Standardized CSS Index', fontsize=18)
plt.title("[Hierarchical Clustering: {} Cluster] \n 
 Mapping of Non-Outlier Neighbourhoods \n 
 onto Standardized CSS-COVID19 Indices Space \n
 ".format(N_Clus), fontsize=18)
print('# of Neighbours: ', s)

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