Python 图例（）未正确显示数据集

我试图在图例中显示两个主要数据集，即“Type2”（红色方块）和“Type1”（蓝色圆圈）。尽管如此，由于我的绘图涉及“类型1”和“类型2”的子组（A、B分别为每个子组），图例中出现了4个项目。请看一下我的情节：

问题是legend（）倾向于显示4项：红方块、红方块、蓝圈、蓝圈，而我只需要其中两项，即红方块表示Type2，蓝圈表示Type1

Type2  Mean2    SD2
A      4.1     1.9
A      5.7     0.9
A      7.5     1.2
B      6.9     0.7
B      4.9     0.4
B      8.5     1

Type1 Mean1    SD1
A      8.1      1
A      7.7     0.9
A      8.5     1.1
B      5.9     0.4
B      7.9     0.7
B      9.5     1.2

Figure1 = plt.figure('Scatter Plot', figsize=(6,6), dpi=300)
Subplot1 = Figure1.add_subplot(1,1,1)

markers = ['s','s']
colors = ['r', 'r']

grouped = DataFrame.groupby('Type2')

for i,((g,d),m,c) in enumerate(zip(grouped,markers,colors)):
    x = np.random.normal(loc=i,scale=0.2,size=(len(d['Mean2'],)))
    Subplot1.errorbar(x, y= Mean2 , yerr= SD2 ,
                      fmt=m,
                      markersize=5, color=c,
                      capsize=3, markeredgewidth=0.5
                      )

XPos = list(range(len(grouped)))
Subplot1.set_xticks(XPos)
Subplot1.set_xticklabels([a for a in grouped.groups])

Subplot1.set_xlim(-0.5,1.5)

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markers = ['o','o']
colors = ['b', 'b']
grouped = DataFrame.groupby('Type1')


for i,((g,d),m,c) in enumerate(zip(grouped,markers,colors)):
    x = np.random.normal(loc=i,scale=0.2,size=(len(d['Mean1'],)))
    Subplot1.errorbar(x, y= Mean1, yerr= SD1,
                      fmt=m,
                      markersize=5, color=c,
                      capsize=3, markeredgewidth=0.5
                      )

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Subplot1.legend(['Type2','not needed!', 'Type1','not needed!'])

如有任何意见，将不胜感激。非常感谢

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Matplotlib将只向图例中添加粘贴有

标签的项目。您可以对
errorbar
的标签分配使用三元操作，仅为每个groubby对象上的第一次迭代提供一个标签

例如：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将matplotlib.pyplot作为plt导入
df1=pd.DataFrame（{'Type1'：['A'，'A'，'B'，'B'，'B']，
“你的意思是1:[8.1,7.7,8.5,5.9,7.9,9.5]，
‘y_SD1’：[1.0,0.9,1.1,0.4,0.7,1.2]}）
df2=pd.DataFrame（{'Type2'：['A'，'A'，'B'，'B'，'B']，
“你的意思是2:[4.1,5.7,7.5,6.9,4.9,8.5]，
‘y_SD2’：[1.9,0.9,1.2,0.7,0.4,1.0]}）
df1['x']=np.random.rand（6）
df2['x']=np.random.rand（6）
固定，ax=plt.子批次（1,1）
对于枚举（df1.groupby（'Type1'））中的i（glab，g）：
h1=最大误差杆（g.x，
g、 你的意思是1，
g、 y_SD1，
fmt='o'，
c='b'，
倾覆=3，
MarkerEdge宽度=0.4，
elinewidth=0.4，
#标签仅在第一次迭代时指定
标签class='Type1'如果不是，则为i，否则为无）
对于枚举（df2.groupby（'Type2'））中的i，（glab，g）：
h2=最大误差巴（g.x，
g、 你的意思是2，
g、 y_SD2，
fmt='s'，
c='r'，
倾覆=3，
MarkerEdge宽度=0.4，
elinewidth=0.4，
#标签仅在第一次迭代时指定
标签class='Type2'如果不是，则为i，否则为无）
ax.图例（）

您的代码无法按编写的代码进行复制。例如，
d['Mean1']
是未知的。谢谢。您的绘图与原始绘图不一样，因为它去掉了子组A和B。如果可以，请调整原始代码以说明您添加的新代码行，即label='Type1'，如果不是，则我没有。我继续添加了这行代码，但它没有；我似乎没有按正确的方式工作。添加这一行不会改变任何东西。我无法调整您的原始代码，因为它包含对您尚未定义的对象的引用。您可以更精确一点吗。这里没有定义什么？你的答案不适用于我的情况。在
x=np.random.normal（loc=i，scale=0.2，size=（len（d['Mean2']））
中，变量
d
没有定义。在
Subplot1.errorbar（x，y=Mean1，yerr=SD1，
）中，您给出的代码中既没有定义
Mean1
nore
SD1
。Mean1和Mean2只是每组数据的y轴值（您可以在代码顶部检出数据）。此外，
d
也为这一行中的每个数据集定义了
i、（（g，d），m，c）在enumerate（zip（分组、标记、颜色））：