Python Matplotlib：多个等高线变量等高线图的多个图例

我需要在同一页上绘制多个变量的等高线图。我可以用MATLAB实现这一点（见下面的MATLAB代码）。我无法使matplotlib显示多个图例。任何帮助都将不胜感激

Python代码：

import numpy as np
from matplotlib import cm as cm
from matplotlib import pyplot as plt

delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = X*np.exp(-X**2-Y**2)
Z2 = Y*np.exp(-X**2-Y**2)

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z1, colors='k')
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
CS = plt.contour(X, Y, Z2, colors='r')
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.legend(['case 1', 'case 2'])

plt.show()

[X,Y] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.2:3);
Z1 = X.*exp(-X.^2-Y.^2);
Z2 = Y.*exp(-X.^2-Y.^2);

[C,h] = contour(X,Y,Z1, 'color', 'k');
set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2);
hold on

[C,h] = contour(X,Y,Z2, 'color', 'r');
set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2);

fn = {'case 1', 'case 2'};

legend(fn,'Location','NorthWest');

MATLAB代码：

import numpy as np
from matplotlib import cm as cm
from matplotlib import pyplot as plt

delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = X*np.exp(-X**2-Y**2)
Z2 = Y*np.exp(-X**2-Y**2)

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z1, colors='k')
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
CS = plt.contour(X, Y, Z2, colors='r')
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
plt.legend(['case 1', 'case 2'])

plt.show()

[X,Y] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.2:3);
Z1 = X.*exp(-X.^2-Y.^2);
Z2 = Y.*exp(-X.^2-Y.^2);

[C,h] = contour(X,Y,Z1, 'color', 'k');
set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2);
hold on

[C,h] = contour(X,Y,Z2, 'color', 'r');
set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2);

fn = {'case 1', 'case 2'};

legend(fn,'Location','NorthWest');

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如果您从Matlab中显示所需的输出，这将有所帮助。例如，您真的想要多个图例吗？或者你说的是一个有多个项目的传奇

由于等高线图（can）对于每个标高都有不同的样式，因此在图例中绘制等高线图的方式并不明显。但是为了开始，您可以通过检查CS.collections数组来访问每一行

例如：

delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = X*np.exp(-X**2-Y**2)
Z2 = Y*np.exp(-X**2-Y**2)

fig, ax = plt.subplots()

CS1 = ax.contour(X, Y, Z1, colors='k')
ax.clabel(CS1, inline=1, fontsize=10)

CS2 = ax.contour(X, Y, Z2, colors='r')
ax.clabel(CS2, inline=1, fontsize=10)

lines = [ CS1.collections[0], CS1.collections[-1], CS2.collections[0], CS2.collections[-1]]
labels = ['CS1_neg','CS1_pos','CS2_neg','CS2_pos']

plt.legend(lines, labels)

结果：

---

也许像

plt.legend（CS2.legend\u elements（）[0]，CS2.legend\u elements（）[1]）这样的东西对您也很有用。
如果您从Matlab中显示所需的输出，这会有所帮助。例如，您真的想要多个图例吗？或者你说的是一个有多个项目的传奇

由于等高线图（can）对于每个标高都有不同的样式，因此在图例中绘制等高线图的方式并不明显。但是为了开始，您可以通过检查CS.collections数组来访问每一行

例如：

delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = X*np.exp(-X**2-Y**2)
Z2 = Y*np.exp(-X**2-Y**2)

fig, ax = plt.subplots()

CS1 = ax.contour(X, Y, Z1, colors='k')
ax.clabel(CS1, inline=1, fontsize=10)

CS2 = ax.contour(X, Y, Z2, colors='r')
ax.clabel(CS2, inline=1, fontsize=10)

lines = [ CS1.collections[0], CS1.collections[-1], CS2.collections[0], CS2.collections[-1]]
labels = ['CS1_neg','CS1_pos','CS2_neg','CS2_pos']

plt.legend(lines, labels)

结果：


也许像
plt.legend（CS2.legend\u elements（）[0]，CS2.legend\u elements（）[1]）
这样的东西也对你有用。
@RutgerKassies，你介意看看我的这个问题吗？它和那个很相似，但我不能保证你有消极和积极的水平。谢谢你，拉特格卡斯，你介意看看我的这个问题吗？它和那个很相似，但我不能保证你有消极和积极的水平。非常感谢。