python里在折线图如何做两个图例

在Python中通过Matplotlib库在折线图中添加两个图例的方法有多种，例如使用 legend 函数、通过绘制多个图例对象等。具体的步骤包括：定义多个数据集、绘制多条折线、通过 legend 函数分别为每条折线添加图例。下面将详细介绍其中一种常见的方法，并提供代码示例。

一、引言

在数据可视化中，折线图是展示数据趋势和变化的一种常用图表。通常，一个折线图会包含多条折线，每条折线代表不同的数据集，为了更好地理解图表内容，我们需要为每条折线添加图例。在Python中，Matplotlib库是实现这一需求的最佳工具之一。本文将详细介绍如何在Python中使用Matplotlib库为折线图添加两个图例。

二、安装与导入Matplotlib

在开始绘制图表之前，首先需要确保已经安装了Matplotlib库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，可以通过以下代码导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

三、准备数据

为了演示如何在折线图中添加两个图例，我们需要准备一些示例数据。假设我们有两个数据集，分别代表不同年份的销售数据和利润数据：

import numpy as np
示例数据
months = np.arange(1, 13)
sales_2021 = np.random.randint(200, 500, size=12)
sales_2022 = np.random.randint(300, 600, size=12)
profit_2021 = np.random.randint(50, 150, size=12)
profit_2022 = np.random.randint(70, 180, size=12)

四、绘制折线图

接下来，我们使用Matplotlib库绘制折线图，并为每条折线添加图例。

1、绘制多个折线

首先，我们需要绘制多个折线，每条折线代表一个数据集。可以使用 plt.plot() 函数来绘制折线。

plt.figure(figsize=(10, 6))
绘制销售数据的折线
plt.plot(months, sales_2021, label='Sales 2021', color='blue', linestyle='-', marker='o')
plt.plot(months, sales_2022, label='Sales 2022', color='orange', linestyle='-', marker='o')
绘制利润数据的折线
plt.plot(months, profit_2021, label='Profit 2021', color='green', linestyle='--', marker='x')
plt.plot(months, profit_2022, label='Profit 2022', color='red', linestyle='--', marker='x')

2、添加图例

为了使图表更加清晰，我们需要为每条折线添加图例。可以使用 plt.legend() 函数来添加图例。

# 添加图例
plt.legend(loc='upper left')

五、创建多个图例

在某些情况下，我们可能需要为不同类型的数据创建多个图例。例如，为销售数据和利润数据分别创建图例。可以通过以下步骤实现：

1、绘制折线

首先，绘制所有折线，如前所述。

plt.figure(figsize=(10, 6))
绘制销售数据的折线
line1, = plt.plot(months, sales_2021, label='Sales 2021', color='blue', linestyle='-', marker='o')
line2, = plt.plot(months, sales_2022, label='Sales 2022', color='orange', linestyle='-', marker='o')
绘制利润数据的折线
line3, = plt.plot(months, profit_2021, label='Profit 2021', color='green', linestyle='--', marker='x')
line4, = plt.plot(months, profit_2022, label='Profit 2022', color='red', linestyle='--', marker='x')

2、分别创建图例

通过 plt.legend() 函数分别为销售数据和利润数据创建图例。

# 第一个图例
first_legend = plt.legend(handles=[line1, line2], loc='upper left', title='Sales Data')
plt.gca().add_artist(first_legend)
第二个图例
second_legend = plt.legend(handles=[line3, line4], loc='upper right', title='Profit Data')
plt.gca().add_artist(second_legend)

六、完善图表

为了使图表更加美观和易于理解，我们可以添加标题、坐标轴标签、网格线等。

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Monthly Sales and Profit Data for 2021 and 2022')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Amount')
添加网格线
plt.grid(True)
显示图表
plt.show()