首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在图例中将两个matplotlib标记合并为一个

,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:

代码语言:txt
复制
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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 一个有效的图表图像数据提取框架

    在本文中,作者通过采用最先进的计算机视觉技术,在数据挖掘系统的数据提取阶段,填补了研究的空白。如图1所示,该阶段包含两个子任务,即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector,作者综合比较了不同的基于深度学习的方法,并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector,采用了带有特征融合模块的全卷积网络,与传统方法相比,可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据,而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面,作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外,作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline,并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。

    04
    领券