Matplotlib子图多数据集配色与统一图例设置求助

修改思路 #

• 为每个数据集（站点）预定义专属颜色、标记及线型，确保同一数据集在所有子图中样式统一
• 将样式参数传递给绘图函数，绕过子图默认的颜色循环逻辑，避免配色重复
• 收集唯一的绘图句柄，用于生成全局统一图例

完整修改代码 #

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义各站点的专属样式（可根据实际站点扩展）
station_styles = {
    "UH01": {"color": "#1f77b4", "marker": "o", "linestyle": "-", "label": "UH01"},
    "UH02": {"color": "#ff7f0e", "marker": "^", "linestyle": "--", "label": "UH02"}
}

def cal_95CI(year, rain, style):
    # 按指定样式绘图，返回子图的line对象（用于图例）
    line1, = fig1.plot(year, rain, **style)
    line2, = fig2.plot(year, rain, **style)
    line3, = fig3.plot(year, rain, **style)
    line4, = fig4.plot(year, rain, **style)
    return line1

# 创建子图
fig, (fig1, fig2, fig3, fig4) = plt.subplots(4, figsize=(16,14))
handles = []
labels = []

directory = "./your_data_directory"  # 替换为你的数据目录路径
for fin in os.listdir(directory):
    if fin.endswith(".txt"):
        GNSS = fin[0:4]
        ts_enu = pd.read_csv(fin, header=0, delim_whitespace=True)
        year = ts_enu.iloc[:,0]
        rain = ts_enu.iloc[:,1]
        # 获取当前站点样式，无匹配时用默认样式
        style = station_styles.get(GNSS, {"color": "gray", "marker": "s", "linestyle": ":", "label": GNSS})
        # 绘图并获取line对象
        line = cal_95CI(year, rain, style)
        # 避免重复添加图例项
        if style["label"] not in labels:
            handles.append(line)
            labels.append(style["label"])

# 添加全局统一图例
fig.legend(handles=handles, labels=labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.02), ncol=2, fontsize=12)
# 调整子图间距，避免图例遮挡
plt.tight_layout()
fig.subplots_adjust(top=0.92)

fig.savefig('_Decomposition.pdf') 
plt.show()

关键修改说明 #

1. 样式字典：通过站点名绑定固定样式，彻底解决同一数据集在不同子图中配色不一致的问题
2. 样式传递：将样式字典解包给plot()函数，替代子图默认的颜色循环，避免不同数据集配色重复
3. 图例处理：收集每个数据集的唯一绘图句柄，通过fig.legend()创建全局图例，位置设置在子图顶部中央，不遮挡绘图内容
4. 默认样式：针对未定义的站点，设置灰色方块的默认样式，保证兼容性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mark22