,可以通过使用自定义图例处理函数来实现。以下是一个示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()
# 创建两个示例数据
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 2, 3, 4]
y2 = [4, 3, 2, 1]
# 绘制两个标记
line1, = ax.plot(x, y1, marker='o', label='数据1')
line2, = ax.plot(x, y2, marker='s', label='数据2')
# 定义自定义图例处理函数
def merge_legend_labels(handler, orig_labels, fontsize):
merged_label = '数据1+数据2'
return merged_label
# 设置图例处理函数
ax.legend(handler_map={line1: merge_legend_labels})
# 显示图形
plt.show()
在上述代码中,我们首先创建了一个图形对象,并创建了两组示例数据。然后,我们使用plot()
函数绘制了两个标记,并分别给它们定义了标签。
接下来,我们定义了一个自定义图例处理函数merge_legend_labels()
。这个函数接收四个参数:handler
表示图例处理器,orig_labels
表示原始标签,fontsize
表示字体大小。在这个函数中,我们将两个标记的标签合并为一个新的标签"数据1+数据2"。
最后,我们通过调用legend()
函数来设置图例处理函数。我们使用了handler_map
参数来指定了要应用自定义处理函数的标记。
运行代码后,将会显示一个包含合并后图例的图形。
请注意,以上示例代码中的图例处理函数merge_legend_labels()
仅仅是合并了标签文字,如果需要进一步定制图例的样式或其他内容,可以在自定义函数中添加相应的代码进行处理。
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