matplotlib调用ax.legend()仍报No handles with labels found错误求解

你的代码无法生成图例是两个核心问题共同导致的：

• 调用plt.scatter()时仅声明了色卡参数cmap，没有传入c参数指定映射颜色的关联字段，matplotlib没有分类着色的依据，也无法自动关联分类标签
• 绘图时没有设置label参数，也没有手动给ax.legend()传入自定义的图例句柄和标签列表，ax.legend()无法检索到有效生成图例的信息，自然返回找不到带标签的句柄的错误。

你可以根据需求选择以下两种修复方式：

方式1：分组绘图自动生成图例（推荐） #

遍历labels字段的不同取值分组绘图，每组单独指定label参数，matplotlib可自动生成对应图例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

test_data = pd.DataFrame.from_dict({'x': {0: 9.480850219726562, 1: 14.477883338928223, 2: 5.063024044036865, 3: 11.274681091308594, 4: 5.3310112953186035}, 'y': {0: 1.3540315628051758, 1: 9.007585525512695, 2: 7.3623576164245605, 3: 7.365053653717041, 4: 6.734741687774658}, 'labels': {0: 71, 1: 26, 2: 42, 3: -1, 4: -1}})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
# 按标签分组绘图
for label, group in test_data.groupby('labels'):
    ax.scatter(group.x, group.y, label=label, cmap='hsv_r')
ax.legend()
plt.show()

方式2：单批次绘图后手动构造图例 #

如果不需要分组绘图，你可以传入c参数指定着色字段后，手动构造图例句柄传入ax.legend()：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.patches as mpatches

test_data = pd.DataFrame.from_dict({'x': {0: 9.480850219726562, 1: 14.477883338928223, 2: 5.063024044036865, 3: 11.274681091308594, 4: 5.3310112953186035}, 'y': {0: 1.3540315628051758, 1: 9.007585525512695, 2: 7.3623576164245605, 3: 7.365053653717041, 4: 6.734741687774658}, 'labels': {0: 71, 1: 26, 2: 42, 3: -1, 4: -1}})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
cmap = plt.get_cmap('hsv_r')
norm = Normalize(vmin=test_data.labels.min(), vmax=test_data.labels.max())
# 指定按labels字段着色
scatter = ax.scatter(test_data.x, test_data.y, c=test_data.labels, cmap=cmap, norm=norm)
# 手动构造图例项
unique_labels = test_data.labels.unique()
handles = [mpatches.Patch(color=cmap(norm(l)), label=str(l)) for l in unique_labels]
ax.legend(handles=handles)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fiori