Python 如何将图例添加到matplotlib中的imshow（）

我正在使用

matplotlib

在

plot（）

或

bar（）

中，如果我们在图例中添加标签，就可以轻松地放置图例。但是如果它是一个

tourtf（）

或

imshow（）

我知道有一个

colorbar（）

可以显示颜色范围，但它并不令人满意。我想要这样一个有名字（标签）的图例

因为我能想到的是，给矩阵中的每个元素添加标签，然后尝试legend（），看看它是否有效，但是如何给元素添加标签，比如值

在我的例子中，原始数据如下所示：

1,2,3,3,4
2,3,4,4,5
1,1,1,2,2

例如，1代表“草”，2代表“沙”，3代表“山”。。。等等 imshow（）非常适合我的案例，但没有图例

我的问题是:

是否有一个函数可以自动添加图例，例如，在我的例子中，我只需要这样做：someFunction（'grass'，'sand'，…）

如果没有，如何向矩阵中的每个值添加标签。例如，将矩阵中的所有1标记为“草”，将矩阵中的所有2标记为“沙”…依此类推

谢谢大家!

编辑：

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多亏了@dnalow，它真的很聪明。但是，我仍然想知道是否有正式的解决方案。

我想你必须伪造你的传奇，因为它需要一行代码来创建传奇

您可以这样做：

import pylab as pl
mycmap = pl.cm.jet # for example
for entry in pl.unique(raw_data):
    mycolor = mycmap(entry*255/(max(raw_data) - min(raw_data)))
    pl.plot(0, 0, "-", c=mycolor, label=mynames[entry])

pl.imshow(raw_data)
pl.legend()

当然，这还不是很令人满意。但也许你可以在此基础上做点什么

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[编辑：添加缺少的括号]

您可以使用

matplotlib.pylab.text

向绘图中添加文本，并将其自定义为图例

例如：

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pylab as plt

raw_data = np.random.random((100, 100))
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(raw_data, interpolation='nearest', cmap=cm.gray)
ax.text(5, 5, 'your legend', bbox={'facecolor': 'white', 'pad': 10})
plt.show()

这给了你以下的信息

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您可以查看文本上的matplotlib文档以了解更多详细信息

我在此引用一个解决方案，以防有人仍然感兴趣：

我认为，只有在矩阵中没有太多值的情况下，才能为所有值创建图例。假设矩阵中有8个不同的值。然后，我们可以为每个人创建各自颜色的代理艺术家，并将他们放入这样的传奇中

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import numpy as np

# create some data
data = np.random.randint(0, 8, (5,5))
# get the unique values from data
# i.e. a sorted list of all values in data
values = np.unique(data.ravel())

plt.figure(figsize=(8,4))
im = plt.imshow(data, interpolation='none')

# get the colors of the values, according to the 
# colormap used by imshow
colors = [ im.cmap(im.norm(value)) for value in values]
# create a patch (proxy artist) for every color 
patches = [ mpatches.Patch(color=colors[i], label="Level {l}".format(l=values[i]) ) for i in range(len(values)) ]
# put those patched as legend-handles into the legend
plt.legend(handles=patches, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0. )

plt.grid(True)
plt.show()

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我只是在做同一个项目，画一幅像你的问题一样的土地利用图。下面是我的解决方案，按照上面的答案

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import numpy as np
##arrayLucc is the array of land use types 
arrayLucc = np.random.randint(1,4,(5,5))
## first you need to define your color map and value name as a dic
t = 1 ## alpha value
cmap = {1:[0.1,0.1,1.0,t],2:[1.0,0.1,0.1,t],3:[1.0,0.5,0.1,t]}
labels = {1:'agricultural land',2:'forest land',3:'grassland'}
arrayShow = np.array([[cmap[i] for i in j] for j in arrayLucc])    
## create patches as legend
patches =[mpatches.Patch(color=cmap[i],label=labels[i]) for i in cmap]

plt.imshow(arrayShow)
plt.legend(handles=patches, loc=4, borderaxespad=0.)
plt.show()

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这个决议似乎不是很好，但它可以工作。我也在寻找我的其他方法

聪明！我要试试看！谢谢检查答案，你可以找到一个更合适的解决方案，使用一个离散的色条和更正标签。这不是您最初要求的，但可能是一个很好的选择。非常感谢！这是高级色条，但你的很适合我的情况。这两种方法将来都会有用的，再次感谢~