Python Matplotlib legend函数：为每条折线添加图例

对于复式折线图来说，应该为每条折线都添加图例，此时可以通过 legend() 函数来实现。对于该函数可传入两个 list 参数，其中第一个 list 参数（handles 参数）用于引用折线图上的每条折线；第二个 list 参数（labels）代表为每条折线所添加的图例。

下面程序示范了为两条折线添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = ['2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017']
# 定义2个列表分别作为两条折线的Y轴数据
y_data = [58000, 60200, 63000, 71000, 84000, 90500, 107000]
y_data2 = [52000, 54200, 51500,58300, 56800, 59500, 62700]
# 指定折线的颜色、线宽和样式
ln1, = plt.plot(x_data, y_data, color = 'red', linewidth = 2.0, linestyle = '--')
ln2, = plt.plot(x_data, y_data2, color = 'blue', linewidth = 3.0, linestyle = '-.')
# 调用legend函数设置图例
plt.legend(handles=[ln2, ln1], labels=['Android基础', 'Java基础'],
    loc='lower right')
# 调用show()函数显示图形
plt.show()

上面程序在调用 plot() 函数绘制折线图时，获取了该函数的返回值。由于该函数的返回值是一个列表，而此处只需要获取它返回的列表的第一个元素（第一个元素才代表该函数所绘制的折线图），因此程序利用返回值的序列解包来获取。

上面程序中，第 11 行代码用于为 ln2、ln1 所代表的折线添加图例（按传入该函数的两个列表的元素顺序一一对应），其中 loc 参数指定图例的添加位置，该参数支持如下参数值：

• 'best'：自动选择最佳位置。
• 'upper right'：将图例放在右上角。
• 'upper left'：将图例放在左上角。
• 'lower left'：将图例放在左下角。
• 'lower right'：将图例放在右下角。
• 'right'：将图例放在右边。
• 'center left'：将图例放在左边居中的位置。
• 'center right'：将图例放在右边居中的位置。
• 'lower center'：将图例放在底部居中的位置。
• 'upper center'：将图例放在顶部居中的位置。
• 'center'：将图例放在中心。

运行上面程序，将会发现应程序并没有绘制图例，这是因为 Matplotlib 默认不支持中文字体。如果希望在程序中修改 Matplotlib 的默认字体，则可按如下步骤进行：

1. 使用 matplotlib.font_manager 子模块下的 FontProperties 类加载中文字体。
2. 在调用 legend() 函数时通过 prop 属性指定使用中文字体。

将上面程序中第 11 行代码改为如下几行代码：

import matplotlib.font_manager as fm
# 使用Matplotlib的字体管理器加载中文字体
my_font=fm.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\simkai.ttf")
# 调用legend函数设置图例
plt.legend(handles=[ln2, ln1], labels=['Android基础', 'Java基础'],
    loc='lower right', prop=my_font)

上面程序使用 FontProperties 类来加载 C:Windows\Fonts\simkai.ttf 文件所对应的中文字体，因此需要保证系统能找到该路径下的中文字体。

再次运行上面程序，将看到如图 1 所示的效果。
在使用 legend() 函数时可以不指定 handles 参数，只传入 labels 参数，这样该 labels 参数将按顺序为折线图中的多条折线添加图例。因此，可以将上面第 5 行代码改为如下形式：

plt.legend(labels=['Java基础', 'Android基础'],
    loc='lower right', prop=my_font)

上面代码只指定了 labels 参数，该参数传入的列表包含两个字符串，其中第一个字符串将作为第一条折线（虚线）的图例，第二个字符串将作为第二条折线（短线、点相间的虚线）的图例。

Matplotlib 也允许在调用 plot() 函数时为每条折线分别传入 label 参数，这样程序在调用 legend() 函数时就无须传入 labels、handles 参数了。例如如下程序：

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = ['2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
# 定义2个列表分别作为两条折线的Y轴数据
y_data = [58000, 60200, 63000, 71000, 84000, 90500, 107000]
y_data2 = [52000, 54200, 51500,58300, 56800, 59500, 62700]
# 指定折线的颜色、线宽和样式
plt.plot(x_data, y_data, color = 'red', linewidth = 2.0,
    linestyle = '--', label='Java基础')
plt.plot(x_data, y_data2, color = 'blue', linewidth = 3.0,
    linestyle = '-.', label='Android基础')
import matplotlib.font_manager as fm
# 使用Matplotlib的字体管理器加载中文字体
my_font=fm.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\simkai.ttf")
# 调用legend函数设置图例
plt.legend(loc='best')
# 调用show()函数显示图形
plt.show()

上面程序在调用 plot() 函数时传入了 label 参数，这样每条折线本身己经具有图例了，因此程序在调用 legend() 函数生成图例时无须传入 labels 参数。

正如从上面程序中所看到的，每次绘制中文内容时都需要设置字体，那么是否能改变 Matplotlib 的默认字体呢？答案是肯定的。在 Python 的交互式解释器中输入如下两行命令：

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.matplotlib_fname()
'D:\\Python\\Python36\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mp1-data\\matplotlibrc'

其中 matplotlib_fname() 函数会显示 Matplotlib 配置文件的保存位置，此处显示该文件的存储路径为 D:\Python\Python36\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc。打开该文件，找到如下这行代码：

#font.family：sans-serif

上面这行代码用于配置 Matplotlib 的默认字体，取消运行配置代码之前的注释符号（＃），并将后面的 sans-serif 修改为本地己有的中文字体。例如使用微软雅黑字体，只要将上面的配置代码修改为如下形式即可：

font.family： Microsoft YaHei

通过上面设置，即可改变 Matplotlib 的默认字体，这样即可避免每次调用 legend() 函数时都需要额外指定字体。