停止在图例中重复matplotlib标签

下面是一个非常简单的示例：

xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x,color='b',label='xvalues')

plt.legend()

图例现在将在图例中以蓝色线显示“xvalues”4次。 有没有比下面更优雅的方法来解决这个问题

for i,x in enumerate(xvalues):
    if not i:
        plt.axvline(x,color='b',label='xvalues')
    else:
        plt.axvline(x,color='b')

---

plt.legend

作为参数

轴控制柄的列表，这些轴控制柄是

Artist

对象

作为字符串的标签列表

这些参数都是可选的，默认为

plt.gca（）。获取\u图例\u句柄\u标签（）

。 在调用

legend

之前，您可以通过将重复标签放入字典来删除它们。这是因为dicts不能有重复的键

例如：

对于<3.7的Python版本 对于Python版本>3.7 从Python3.7开始，字典在默认情况下保留输入顺序。因此，不需要从集合模块中生成

OrderedDict

import matplotlib.pyplot as plt

handles, labels = plt.gca().get_legend_handles_labels()
by_label = dict(zip(labels, handles))
plt.legend(by_label.values(), by_label.keys())

---

对于

plt.legend

这些代码片段对我个人来说并不适用。我正在用两种不同的颜色绘制两个不同的组。图例会显示两个红色标记和两个蓝色标记，而我只想看到每种颜色一个。我将粘贴一个简化版本的对我有用的内容：

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
handle_list, label_list = [], []
for handle, label in zip(handles, labels):
    if label not in label_list:
        handle_list.append(handle)
        label_list.append(label)
plt.legend(handle_list, label_list)

导入语句 绘图数据 添加图例

---

我不知道这是否算是“优雅”，但您可以在首次使用后将标签设置为变量

“\u nolegend”

：

my_label = "xvalues"
xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_label)
    my_label = "_nolegend_"

plt.legend()

如果必须放置多个标签，则可以使用标签字典来概括：

my_labels = {"x1" : "x1values", "x2" : "x2values"}
x1values = [1, 3, 5]
x2values = [2, 4, 6]

for x in x1values:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_labels["x1"])
    my_labels["x1"] = "_nolegend_"
for x in x2values:
    plt.axvline(x, color='r', label=my_labels["x2"])
    my_labels["x2"] = "_nolegend_"

plt.legend()

（答案灵感来源）

基于答案和

plt.gca（）.get_legend\u handles\u labels（）[1]

提供名称列表，可以在循环打印时检查标签是否已在列表中（

label=name[i]如果名称[i]不在plt.gca（）.get_legend\u handles\u labels（）[1]其他“”

）。 对于给定的示例，此解决方案如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x,color='b',\
    label= 'xvalues' if 'xvalues' \
            not in plt.gca().get_legend_handles_labels()[1] else '')

plt.legend()

它比任何类型的循环都要短得多，而且更灵活，因为它可以单独用于循环中的任何绘图函数。 但是，对于许多循环，它可能比问题-3D阵列慢 问题:

将numpy导入为np
a=np.random.random（（2100,4））
b=np.随机.随机（（2100,4））
c=np.随机.随机（（2100,4））

解-dict唯一性 就我的情况而言，如果i==0，则

\u nolegend\u

（and）将不起作用，

标签也不会起作用s answer使用
get\u legend\u处理标签
，并使用
collections.OrderedDict
减少图例。演示无需导入即可实现这一点

根据这些答案，我建议使用
dict
作为唯一的标签

#一步一步
ax=plt.gca（）#获取所需的轴
a=ax.get_legend_handles_labels（）35;a=[（h1…h2）（l1…l2）]非唯一
b={l:h表示h，zip中的l（*a）}b={l1:h1，l2:h2}唯一
c=[*zip（*b.items（））]#c=[（l1-l2）（h1-h2）]
d=c[：-1]#d=[（h1-h2）（l1-l2）]
零件图例（*d）

或

plt.legend（*[*zip（*{l:h代表h，l在zip中（*ax.get_legend_handles_labels（））}.items（））[：：-1]）

也许比我们的解决方案更易读、更难忘。欢迎光临

例子
将numpy导入为np
a=np.random.random（（2100,4））
b=np.随机.随机（（2100,4））
将matplotlib.pyplot作为plt导入
图，ax=plt子批次（1）
轴图（*a，'C0'，标签='a'）
轴图（*b，'C1'，标签='b'）
ax.legend（*[*zip（*{l:h代表h，l在zip中（*ax.get_legend_句柄_标签（））}.items（））[：：-1]）
#ax.legend（）#旧，^新
plt.show（）
请在回答时提供解释。我喜欢这里的答案：优雅的解决方案！这也可用于组合来自多个轴的标签。
points_dict = {points_grp: HandlerLine2D(numpoints=1),points_ctrl: HandlerLine2D(numpoints=1)}
leg = ax.legend(fontsize=12, loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1.03),handler_map=points_dict)

my_label = "xvalues"
xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_label)
    my_label = "_nolegend_"

plt.legend()

my_labels = {"x1" : "x1values", "x2" : "x2values"}
x1values = [1, 3, 5]
x2values = [2, 4, 6]

for x in x1values:
    plt.axvline(x, color='b', label=my_labels["x1"])
    my_labels["x1"] = "_nolegend_"
for x in x2values:
    plt.axvline(x, color='r', label=my_labels["x2"])
    my_labels["x2"] = "_nolegend_"

plt.legend()

import matplotlib.pyplot as plt

xvalues = [2,3,4,6]

for x in xvalues:
    plt.axvline(x,color='b',\
    label= 'xvalues' if 'xvalues' \
            not in plt.gca().get_legend_handles_labels()[1] else '')

plt.legend()