问题描述：

我创建了一个 4D 散点图来表示特定区域内的不同温度。当我创建图例时，图例会显示正确的符号和颜色，但会在图例中添加一条线。我使用的代码是：

colors=['b', 'c', 'y', 'm', 'r']
lo = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='x', color=colors[0])
ll = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o', color=colors[0])
l = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[1])
a = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[2])
h = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[3])
hh = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='o',color=colors[4])
ho = plt.Line2D(range(10), range(10), marker='x', color=colors[4])
plt.legend((lo,ll,l,a, h, hh, ho),('Low Outlier', 'LoLo','Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi', 'High Outlier'),numpoints=1, loc='lower left', ncol=3, fontsize=8)

我尝试更改Line2D为Scatter并scatter返回Scatter错误并scatter更改图表并返回错误。

使用scatter，我将 更改range(10)为包含数据点的列表。每个列表包含 x、y 或 z 变量。

lo = plt.scatter(xLOutlier, yLOutlier, zLOutlier, marker='x', color=colors[0])
ll = plt.scatter(xLoLo, yLoLo, zLoLo, marker='o', color=colors[0])
l = plt.scatter(xLo, yLo, zLo, marker='o',color=colors[1])
a = plt.scatter(xAverage, yAverage, zAverage, marker='o',color=colors[2])
h = plt.scatter(xHi, yHi, zHi, marker='o',color=colors[3])
hh = plt.scatter(xHiHi, yHiHi, zHiHi, marker='o',color=colors[4])
ho = plt.scatter(xHOutlier, yHOutlier, zHOutlier, marker='x', color=colors[4])
plt.legend((lo,ll,l,a, h, hh, ho),('Low Outlier', 'LoLo','Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi',     'High Outlier'),scatterpoints=1, loc='lower left', ncol=3, fontsize=8)

当我运行这个时，图例不再存在，它是一个角落里的小白框，里面什么都没有。

有什么建议吗？

解决方案 1：

二维散点图

使用模块scatter的方法matplotlib.pyplot应该可以工作（至少对于 Python 2.7.5 的 matplotlib 1.2.1 来说是这样），如下面的示例代码所示。此外，如果您使用散点图，请在图例调用中使用scatterpoints=1而不是 ，numpoints=1以便每个图例条目只有一个点。

在下面的代码中，我使用了随机值，而不是一遍又一遍地绘制相同的范围，从而使所有图都可见（即不相互重叠）。

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random

colors = ['b', 'c', 'y', 'm', 'r']

lo = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[0])
ll = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[0])
l  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[1])
a  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[2])
h  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[3])
hh = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[4])
ho = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[4])

plt.legend((lo, ll, l, a, h, hh, ho),
           ('Low Outlier', 'LoLo', 'Lo', 'Average', 'Hi', 'HiHi', 'High Outlier'),
           scatterpoints=1,
           loc='lower left',
           ncol=3,
           fontsize=8)

plt.show()

3D 散点图

要绘制 3D 散点图，请使用plot方法，因为图例不支持实例方法Patch3DCollection返回的图例。要指定 markerstyle，您可以将其作为位置参数包含在方法调用中，如下例所示。也可以选择将参数包含在和参数中。scatter`Axes3Dlinestylemarker`

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

colors=['b', 'c', 'y', 'm', 'r']

ax = plt.subplot(111, projection='3d')

ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'x', color=colors[0], label='Low Outlier')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[0], label='LoLo')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[1], label='Lo')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[2], label='Average')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[3], label='Hi')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'o', color=colors[4], label='HiHi')
ax.plot(random(10), random(10), random(10), 'x', color=colors[4], label='High Outlier')

plt.legend(loc='upper left', numpoints=1, ncol=3, fontsize=8, bbox_to_anchor=(0, 0))

plt.show()

解决方案 2：

如果您使用的是 matplotlib 3.1.1 或更高版本，您可以尝试：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'B', 'C']
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
colors = ListedColormap(['r','b','g'])
scatter = plt.scatter(x, y, c=values, cmap=colors)
plt.legend(handles=scatter.legend_elements()[0], labels=classes)

解决方案 3：

其他答案看起来有点复杂，您只需在散点函数中添加一个参数“标签”，这将成为您的图表的图例。

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import random

colors = ['b', 'c', 'y', 'm', 'r']

lo = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[0],label='Low Outlier')
ll = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[0],label='LoLo')
l  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[1],label='Lo')
a  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[2],label='Average')
h  = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[3],label='Hi')
hh = plt.scatter(random(10), random(10), marker='o', color=colors[4],label='HiHi')
ho = plt.scatter(random(10), random(10), marker='x', color=colors[4],label='High Outlier')

plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),
          fancybox=True, shadow=True, ncol=4)

plt.show()

这是你的输出：

解决方案 4：

这是一个更简单的方法（来源：此处）：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand


fig, ax = plt.subplots()
for color in ['red', 'green', 'blue']:
    n = 750
    x, y = rand(2, n)
    scale = 200.0 * rand(n)
    ax.scatter(x, y, c=color, s=scale, label=color,
               alpha=0.3, edgecolors='none')

ax.legend()
ax.grid(True)

plt.show()

你会得到这个：

点击此处查看图例属性

解决方案 5：

我创建了一个年份唯一值的图例列表，并将其用作散点图中的颜色。散点图变量称为结果。result.legend_elements()[0] 返回颜色列表，我使用 labels=legend（年份列表）将颜色图设置为值。

legend=[str(year) for year in df['year'].unique()]
plt.title('Battery Capicity kwh')


result = plt.scatter('Approx_Release_price_order_in_K$','Battery_Capacity_kWh',data=df,c='year',label='Class 1')
plt.ylabel('kwh')
plt.xlabel('K$')
plt.legend(handles=result.legend_elements()[0], 
       labels=legend,
       title="Year")
print('The higher priced evs have more battery capacity')