Matplotlib绘图：如何让图例显示单个k值而非整个数组

方法1：逐个绘制每个数据点 #

直接遍历x、y、k的每一组元素，单独绘制每个点并设置对应的标签。这样每个点都会在图例里占一个条目，不过如果k里有重复值，图例也会出现重复的标签。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

k = [42., 64., 73., 31., 31., 31., 31., 2., 5., 16.]
# 替换成你实际的x、y数组
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 
y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]

for xi, yi, ki in zip(x, y, k):
    plt.plot(xi, yi, 'o', label=f'name{ki}')
plt.legend()
plt.show()

方法2：合并重复标签（更简洁） #

如果k里有不少重复值，不想图例里一堆重复条目，可以先按k值把数据点分组，相同k值的点用同一种样式绘制，对应一个图例条目。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

k = [42., 64., 73., 31., 31., 31., 31., 2., 5., 16.]
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]

# 按k值把数据点分组
groups = defaultdict(list)
for xi, yi, ki in zip(x, y, k):
    groups[ki].append((xi, yi))

# 每组数据单独绘制
for ki, points in groups.items():
    xs, ys = zip(*points)
    plt.plot(xs, ys, 'o', label=f'name{ki}')
plt.legend()
plt.show()

两种方法的区别 #

• 方法1适合需要每个数据点都显示独立图例的场景，哪怕标签重复也会全部列出。
• 方法2适合重复标签多的情况，图例更干净，相同标签的点样式统一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cat_herder