Python 2.7 对齐matplotlib中各个点的标记并删除；“双”字；Python中matplotlib中标记的图例

我试图找出“斧头图”中标记的对齐方式。除了绘制2个条形图外，我还需要绘制2个点，每个条形图一个点。 这就是我要找的-：

标记的居中/对齐（“o”和“”位于每个条形图的中心，而不是条形图的边缘。“o”应位于第一个条形图的中心，“o”应位于第二个条形图的中心，但它们各自的高度会有所不同，因为在“性能”标尺上，“o”和“o”是“性能”对象（如图所示，右侧比例）-居中，因此意味着标记（“o”和“”相对于其各自的堆叠图形重叠。

删除重复的标记符号，在右上角的图例中使用“o”和“*”。并且理解为什么par2.plot会出现这种情况，而ax.bar对象不会。我是否可以在不使用ax.twinx（）的情况下执行此操作，ax.twinx（）会生成两个刻度（一个用于“#候选者”，另一个用于“性能”“-如果这个双输入图例与使用2个刻度有关？（我希望不是）

对于（2），根据这里的答案，我还在最后一行plt，show（）之前使用了

plt.legend（numpoints=1），但这似乎并没有删除上下文中的“重复标记”

同时附上图表，突出显示（1）和（2）

提示-：忽略循环结构，它们是较大部分的一部分，不想在粘贴时更改，请关注整个代码的这一片段（依我看，这应该可以缩小问题？）

以下是我使用的完整代码-：

#Final plotting file 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
#placing anchored text within the figure
from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredText
rc('mathtext', default='regular')

history_P=[[1.4155322812819471, 4.9723842851306213, 3.6831354714462456, 3.0345047089322521, 5.3355879766963819], [2.3240101637275856, 4.7804345245879354, 7.0829471987293973, 6.1050663075245852, 3.6087166298399973], [3.5770722538162265, 3.4516290562530587, 4.4851829512197678, 5.1158026103364733, 3.7873662329909235], [4.7137003352158136, 5.0792119756378593, 4.4624078437179504, 3.1790266221827754, 4.8711126648436895], [4.8043291762010414, 5.6979872315568576, 3.4869780377350339, 3.892755123606721, 3.8142509389863095], [4.8072846135271492, 4.2055137431209033, 5.0441056822018417, 4.1014759291893306, 5.327936039526822]]
history_C=[[14000, 14000, 14000, 14000, 14000], [5373, 18874, 13981, 11519, 20253], [6806, 14001, 20744, 17880, 10569], [12264, 11834, 15377, 17540, 12985], [14793, 15940, 14004, 9977, 15286], [15500, 18384, 11250, 12559, 12307]]

N = 5
ind = np.arange(N)  # the x locations for the groups
width = 0.35

def make_patch_spines_invisible(ax):
    ax.set_frame_on(True)
    ax.patch.set_visible(False)
    for sp in ax.spines.itervalues():
        sp.set_visible(False)

def autolabel(rects):
    # attach some text labels
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*height, '%d'%int(height),ha='center', va='bottom')

alphab = ['M1', 'M2', 'M3', 'M4', 'M5', 'M6']

for k in range(0,5):
    colors=[]
    Current_Period=history_C[k]
    Next_Period = history_C[k+1]
    perform_1=history_P[k]
    perform_2=history_P[k+1]

    for i in range(0,5):
        if perform_1[i]==max(perform_1) :
            colors.append('g')
            best=i
        elif perform_1[i]==min(perform_1):
            colors.append('r')
            worst=i
        elif (perform_1[i] != min(perform_1) or perform_1[i] != max(perform_1)):
            colors.append('b')

    fig, ax = plt.subplots()
    fig.subplots_adjust(right=0.75)

    par1 = ax.twinx()
    make_patch_spines_invisible(par1)

    rects1 = ax.bar(ind, Current_Period, width, color=colors)
    rects2 = ax.bar(ind+width, Next_Period, width, color='c')
    lines_1=par1.plot(perform_1,linestyle='', marker='H', markerfacecolor ='k')
    lines_2=par1.plot(perform_2,linestyle='', marker='*',markerfacecolor ='m')
    ax.set_xlabel("Model #",style='italic',size='large')
    ax.set_ylabel("Candidate #",style='italic',size='large')
    par1.set_ylabel("Performance",style='italic',size='large')


    ax.set_title('Aggregated Performace Rolled out to candidates, per period',style='italic')
    #fontdict=dict('fontsize':rcParams['axes.titlesize'],'verticalalignment': 'baseline', 'horizontalalignment': loc)
    ax.set_xticks(ind+width)
    ax.set_xticklabels( ('M1', 'M2', 'M3', 'M4', 'M5') )
    ax.annotate('Worst Performer', xy=(worst,0),  xycoords='data',xytext=(-30, 30), textcoords='offset points',size=12, va="center", ha="center",arrowprops=dict(arrowstyle="simple", connectionstyle="arc3,rad=-0.2"))
    ax.annotate('Best Performer', xy=(best,0),  xycoords='data',xytext=(-30, 30), textcoords='offset points',size=12, va="center", ha="center",arrowprops=dict(arrowstyle="simple", connectionstyle="arc3,rad=-0.2"))
    ax.legend((rects1[0], rects2[0],lines_1[0],lines_2[0]), ('Current time period', 'Next time Period','Current Period Performance', 'Next Period Performance'),prop=dict(size=10) )
    #placing anchored text within the figure, per Period
    at = AnchoredText("Time Period :"+str(k+1),prop=dict(size=10), frameon=True,loc=2,)
    at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2")
    ax.add_artist(at)
    par1.set_ylim(0, 10)

    autolabel(rects1)
    autolabel(rects2)
    plt.show()

必须为该方法提供x坐标参数。如果只提供一个类似列表的对象，matplotlib将使用该列表作为y坐标，并使用

x=np.arange（len（y））

（其中

y

是给定的y坐标）

对于每个

轴

，不应多次调用该方法；在原始的

图例

调用中包括

numpoints

kwarg

换言之，替换这些行

lines_1=par1.plot(perform_1,linestyle='', marker='H', markerfacecolor ='k')
lines_2=par1.plot(perform_2,linestyle='', marker='*',markerfacecolor ='m')
ax.legend((rects1[0], rects2[0],lines_1[0],lines_2[0]), ('Current time period', 'Next time Period','Current Period Performance', 'Next Period Performance'),prop=dict(size=10) )

与

这就产生了期望输出：

---

我认为使用

条（…，align='center'）

稍微好一点，因为这正是您真正想要的：

    rects1 = ax.bar(ind, Current_Period, width, color=colors, align='center')
    rects2 = ax.bar(ind+width, Next_Period, width, color='c', align='center')
    lines_1=par1.plot(ind, perform_1,linestyle='', marker='H', markerfacecolor ='k')
    lines_2=par1.plot(ind+width, perform_2,linestyle='', marker='*',markerfacecolor ='m')
    ax.set_xticks(ind + width/2)
    ax.set_xticklabels( ('M1', 'M2', 'M3', 'M4', 'M5') )
    ax.legend((rects1[0], rects2[0],lines_1[0],lines_2[0]), ('Current time period', 'Next time Period','Current Period Performance', 'Next Period Performance'),prop=dict(size=10), numpoints=1 )

---

从哲学的角度来看，告诉绘图库做你想做的事情比扭曲你自己（并在绘图库内部注入细节）要好为了适应您只使用部分api的事实。

一般来说，每个问题只需问一个问题。与此同时，我还发现，如果您使用散点图，解决图例中三个点的最简单方法是使用“散点=1”，而不是条形图，即plt.legend（（rects[0]，rects[0]）），（“当前时间段”，“下一个时间段”），prop=dict（大小=10），numpoints=1，scatterpoints=1）感谢@nordev-这是我一直在寻找的最快的解决方法。+1没有引入额外的修饰结构，并且无缝地适合我的实际代码/解决方案。@ekta

center

不是一个“修饰结构”，它是API的一部分。您必须使用

ax.plot指定第二个
绘图的x坐标（ind+width，执行_2，…
，以便将其置于第二个条的中心。
lines_1=par1.plot(ind + 0.5*width, perform_1,linestyle='', marker='H', markerfacecolor ='k')
lines_2=par1.plot(ind + 1.5*width, perform_2,linestyle='', marker='*',markerfacecolor ='m')
ax.legend((rects1[0], rects2[0],lines_1[0],lines_2[0]), ('Current time period', 'Next time Period','Current Period Performance', 'Next Period Performance'),prop=dict(size=10), numpoints=1 )

    rects1 = ax.bar(ind, Current_Period, width, color=colors, align='center')
    rects2 = ax.bar(ind+width, Next_Period, width, color='c', align='center')
    lines_1=par1.plot(ind, perform_1,linestyle='', marker='H', markerfacecolor ='k')
    lines_2=par1.plot(ind+width, perform_2,linestyle='', marker='*',markerfacecolor ='m')
    ax.set_xticks(ind + width/2)
    ax.set_xticklabels( ('M1', 'M2', 'M3', 'M4', 'M5') )
    ax.legend((rects1[0], rects2[0],lines_1[0],lines_2[0]), ('Current time period', 'Next time Period','Current Period Performance', 'Next Period Performance'),prop=dict(size=10), numpoints=1 )