python：用重复的图例绘制

Question

我有3个文件要绘制（pos_Felix，pos_Iando，pos_Fabiotto）。因为某些原因，我不得不把它们放在一个独特的文件里。可复制代码如下：

from matplotlib import pylab
import numpy

pos_Felix = numpy.array([ [  3.05150657e-01,  -7.33839341e-01],
                        [  3.24785115e-01,  -5.70699171e-01],
                        [ -1.90952119e-02,  -9.31596157e-01],
                        [  1.01292710e+00,  -3.75807265e-01],
                        [  3.32793456e-01,  -6.54133767e-01]])

pos_Iando = numpy.array([ [  3.41211808e-04,  -1.43754261e-02],
                        [ -1.18384581e-01,  -4.84193704e-01]])

pos_Fabiotto = numpy.array([ [ -4.63776141e-01,   1.62560557e+00]])

pos_all = numpy.concatenate([pos_Felix,pos_Iando,pos_Fabiotto],axis=0)


myColors = ['green']*pos_Felix.shape[0] + ['red']*(pos_Iando.shape[0]+pos_Fabiotto.shape[0])

myShapes    =   ['.']*pos_Felix.shape[0]     + ['^']*pos_Iando.shape[0]       + ['*']*pos_Fabiotto.shape[0]
myLabels    =   ['Felix']*pos_Felix.shape[0] + ['Iando']*pos_Iando.shape[0]   + ['Fabiotto']*pos_Fabiotto.shape[0]



pylab.figure()
pylab.title("Multi Dimensional Scaling")
pylab.xlabel("X")
pylab.ylabel("Y")
for i in range(pos_all.shape[0]):
    pylab.plot(pos_all[i,0],pos_all[i,1],myShapes[i], color=myColors[i], label=myLabels[i])
pylab.legend(loc="upper left")

pylab.show()

简而言之，我必须绘制一系列的点（我确信“for”结构不是最好的，但至少到目前为止它是有效的），每个点都有颜色，每个点属于一个类别（“Felix”、“Iando”和“Fabiotto”），每个点都有标记。图表没问题，除了图例。它的长度是8而不是3。我得到以下图像（红色表示我想删除的内容）：

我相信有一个快速的方法来解决我的问题。。。但我不知道是哪一个！ ps=我知道我可以创建一个图例列表，其中只有3个元素在正确的位置，其他元素为“None”，但在我的实际情况下，我有很长的列表，我需要一个自动化的过程。在

Answer 1

因为您似乎可以访问每个名称的各个数组，所以您只需生成3个绘图，每个名称对应一个。在

pylab.figure()
pylab.title("Multi Dimensional Scaling")
pylab.xlabel("X")
pylab.ylabel("Y")

pylab.plot(pos_Felix[:,0],pos_Felix[:,1],".", color="green", label="Felix")
pylab.plot(pos_Iando[:,0],pos_Iando[:,1],"^", color="red", label="Iando")
pylab.plot(pos_Fabiotto[:,0],pos_Fabiotto[:,1],"*", color="red", label="Fabiotto")

pylab.legend(loc="upper left")

pylab.show()

Answer 2

如果所有重复的标签都是连续的，则这应该有效：

pylab.figure()
pylab.title("Multi Dimensional Scaling")
pylab.xlabel("X")
pylab.ylabel("Y")
last_label = None
for i in range(pos_all.shape[0]):
    label = myLabels[i]
    if label == last_label:
        label = None
    else:
        last_label = label
    pylab.plot(pos_all[i,0],pos_all[i,1],myShapes[i], color=myColors[i], label=label)
pylab.legend(loc="upper left")

pylab.show()

您还可以使用{label:style}创建一个字典，并保留一个已标记的绘图列表，以确保具有相同名称的每个数据集都具有相同的样式，并且只有在尚未标记时才对其进行标记（if label in list_labels而不是label == last_label）。在