如何使用Matplotlib直接绘制NumPy数组为多条曲线并添加统一标签？

嘿，这个问题问得好！其实不用把NumPy数组转成列表再遍历，matplotlib本身就有简洁的方法实现你想要的「多条曲线共用一个统一图例标签」的需求～

先拆解下你原始代码的小问题：当你用plt.plot(np.transpose(data), c="b", label="hello stack")时，plot会给每条绘制的曲线都加上这个标签，最后图例里会出现重复的条目。下面分享两种优雅的解决方案：

方法一：利用plot返回的线对象，仅给第一条曲线设置标签 #

plt.plot()执行后会返回一个Line2D对象的列表，对应每条绘制的曲线。我们可以直接操作这个列表，只给第一条曲线设置标签，其他曲线默认无标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 5, 3, 8, 9, 6]])
# 获取所有曲线的Line2D对象
lines = plt.plot(np.transpose(data), c="b")
# 仅给第一条曲线设置标签
lines[0].set_label("hello stack")
plt.legend()
plt.show()

这样图例里只会显示一个「hello stack」的标签，所有曲线共用这个图例项，完美匹配你的需求。

方法二：直接拆分数组绘制，仅第一条带标签 #

如果你想在更少的代码行里搞定，可以利用NumPy的切片功能，分开绘制第一条和剩余的曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [1, 5, 3, 8, 9, 6]])
# 先画第一条曲线并设置标签，再画剩下的曲线（不带标签）
plt.plot(data[0], c="b", label="hello stack")
plt.plot(data[1:].T, c="b")
plt.legend()
plt.show()

这种方法适合曲线数量较少的场景，但方法一的通用性更强——不管你有多少条曲线，都不用手动拆分数组，直接处理返回的线对象即可。

额外小技巧：不同颜色曲线共用统一标签 #

如果你的曲线颜色不同，但还是想共用一个标签，可以在调用legend()时手动指定要显示的图例条目：

lines = plt.plot(np.transpose(data))
# 只把第一条曲线作为图例的代表，绑定统一标签
plt.legend(handles=[lines[0]], labels=["hello stack"])
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hedwin Bonnavaud