如何为分类散点图添加带标题的自定义单行图例并任意定位？

问题背景 #

已实现按ABC列数值区间（<2浅蓝、2-4蓝色、4-6橙色、≥6棕色）分类的散点图，但无法正常添加符合要求的图例：

• 图例需包含标题
• 单行显示
• 使用colour_names作为标签
• 可自定义位置

当前绘图代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是已加载的DataFrame
x = np.array(df['Date'])
y = np.array(df['PR'])
colours = np.array(df['colour'])
colormap = np.array(['cyan', 'dodgerblue', 'orangered','brown'])
colour_names = ['very less', 'less', 'good', 'more']

scatter = plt.scatter(x,y, c = colormap[colours], s = 5)

尝试添加图例的代码无效，且出现以下警告：

UserWarning: 未使用带数组的集合。请确保通过c参数指定要进行颜色映射的值。
WARNING:matplotlib.legend: 未找到可放入图例的带标签的元素。请注意，当不带参数调用legend()时，标签以下划线开头的元素会被忽略。

问题原因 #

scatter.legend_elements()方法仅适用于通过数值数组映射颜色的场景（即c参数传入数值而非直接的颜色值）。而当前代码直接传入了颜色数组，导致该方法无法生成有效的图例元素，因此无法正常显示图例。

解决方案 #

手动创建图例的标记元素，对应每个颜色类别，再添加图例并设置相关参数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.lines import Line2D

# 原有绘图代码
x = np.array(df['Date'])
y = np.array(df['PR'])
colours = np.array(df['colour'])
colormap = np.array(['cyan', 'dodgerblue', 'orangered','brown'])
colour_names = ['very less', 'less', 'good', 'more']

scatter = plt.scatter(x,y, c = colormap[colours], s = 5)

# 手动创建图例handles
legend_handles = [
    Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markerfacecolor=color, markersize=8, label=name)
    for color, name in zip(colormap, colour_names)
]

# 添加图例：设置标题、单行显示、位置（loc可选值如'upper right'、'lower left'等）
plt.legend(
    handles=legend_handles,
    title='ABC',
    ncol=4,  # 设置为4列实现单行显示
    loc='upper right'  # 自定义位置，可根据需求修改
)

plt.show()

参数说明 #

• ncol=4：将图例设置为4列，实现单行显示
• loc：设置图例位置，可选值包括'upper left'、'lower right'、'center'等，也可传入坐标元组如(0.5, 0.95)实现精确定位
• markersize：调整图例中标记的大小，可根据需求修改

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hatim Jhalodwala