Python Matplotlib-如何向图例添加标签

在这里，我试图通过在x轴上绘制年龄和y轴上绘制票价来区分数据是否为男性，我想在图例中显示两个标签，用各自的颜色区分男性和女性。有人能帮我做到这一点吗

代码：

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您可以使用构建在

matplotlib

之上的

seaborn

库来执行所需的确切任务。您只需在

sns.scatterplot

中传递

hue

参数，就可以散点打印

'Age'

与

'Fare'

并通过

'Sex'

对其进行颜色编码，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure()

# No need to call plt.legend, seaborn will generate the labels and legend
# automatically.
sns.scatterplot(df['Age'], df['Fare'], hue=df['Sex'])

plt.show()

Seaborn用更少的代码和更多的功能生成更好的绘图

您可以使用

pip安装seaborn

从PyPI安装

seaborn

请参阅：

方法 可用于控制要创建的图例条目的数量和创建方式 应该贴上标签

导入matplotlib.pyplot作为plt
作为pd进口熊猫
df=pd.read\u csv（'https://sololearn.com/uploads/files/titanic.csv')
df['male']=df['Sex']='male'
sc1=plt.散射（df[‘年龄’]，df[‘票价’]，c=df[‘男性’）
plt.legend（handles=sc1.legend_elements（）[0]，labels=['male'，'female']）
plt.show（）

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供参考。

这可以通过在两个单独的数据帧中分离数据来实现，然后可以为这些数据帧设置标签

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://sololearn.com/uploads/files/titanic.csv')
subset1 = df[(df['Sex'] == 'male')]
subset2 = df[(df['Sex'] != 'male')]
plt.scatter(subset1['Age'], subset1['Fare'], label = 'Male')
plt.scatter(subset2['Age'], subset2['Fare'], label = 'Female')
plt.legend()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://sololearn.com/uploads/files/titanic.csv')
subset1 = df[(df['Sex'] == 'male')]
subset2 = df[(df['Sex'] != 'male')]
plt.scatter(subset1['Age'], subset1['Fare'], label = 'Male')
plt.scatter(subset2['Age'], subset2['Fare'], label = 'Female')
plt.legend()
plt.show()