比较两个不同的Y变量时，没有真正的方法知道哪种图表类型属于哪个Y轴。我需要一个图例，说明哪种图表类型属于哪个数据集。
在此站点本身的帮助下，我已经能够使用不同的图表类型来绘制不同的分类因子，但是如您所见，无法分辨哪种图表类型属于哪个因子/变量
这是数据表（tm_daily_df），以及当前代码
report_date shift UTL_R Head_Count
0 2019-03-17 A 0.669107 39
1 2019-03-18 A 0.602197 69
2 2019-03-19 A 0.568741 72
3 2019-03-20 A 0.552013 78
4 2019-03-21 A 0.585469 57
5 2019-03-22 A 0.635652 61
6 2019-03-23 A 0.602197 51
7 2019-03-17 1 0.828020 16
8 2019-03-17 2 0.585469 8
9 2019-03-17 3 0.526922 15
10 2019-03-18 1 0.618924 30
11 2019-03-18 2 0.610560 20
12 2019-03-18 3 0.577105 19
13 2019-03-19 1 0.610560 28
14 2019-03-19 2 0.602197 26
15 2019-03-19 3 0.468375 18
16 2019-03-20 1 0.543650 33
17 2019-03-20 2 0.552013 26
18 2019-03-20 3 0.552013 19
19 2019-03-21 1 0.577105 22
20 2019-03-21 2 0.585469 19
21 2019-03-21 3 0.602197 16
22 2019-03-22 1 0.593833 26
23 2019-03-22 2 0.685835 20
24 2019-03-22 3 0.635652 15
25 2019-03-23 1 0.577105 23
26 2019-03-23 2 0.627288 16
27 2019-03-23 3 0.602197 12
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,6))
g = sns.lineplot(x='report_date', y='UTL_R', data=tm_daily_df, ax=ax, hue = 'shift', legend = None,
marker='o', markersize=10)
ax2 = ax.twinx()
g = sns.barplot(x='report_date', y='Head_Count', data=tm_daily_df, ax=ax2, hue='shift',alpha=.5)
ax.set_title('Utilization Ratio vs HeadCount')
plt.show()
我想有一个图例，说明哪种图表类型属于哪个数据集。在这种情况下，会有一个辅助图例显示一条线和单词“ UTL_R”，并在单词“ Head_Count”旁边显示一个正方形（或任何代表条形图的东西）。
我也欢迎其他任何可以定义应用图表类型的想法。请记住，此图是大量变量中的一个，不是一个实例。
如果这不可能，我是否可以将图像/小桌子放到图中？
最佳答案
tl; dr在底部
我最近还需要在一个项目上实现两个图例。我的代码是这样的：
def plot_my_data(ax, local_zerog, local_oneg, local_maxg):
# local_zerog list looks like: [local_zerog_dcmdcl_names, local_zerog_dcmdcl_values, local_zerog_time2double_names, local_zerog_time2double_values]
# the others are structured the same way as well
mpl.rcParams["lines.markersize"] = 7
dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
ax.scatter(local_oneg[0], local_oneg[1], label="One G", facecolors='none', edgecolors='g')
ax.scatter(local_maxg[0], local_maxg[1], label="Max G", facecolors='none', edgecolors='r')
ax.tick_params(axis="x", direction="in", top=False, labeltop=False, labelbottom=True)
ax.tick_params(axis="y", direction="in", right=True)
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=90, horizontalalignment='center')
legend1 = ax.legend(loc=1)
time2double = ax.scatter(local_zerog[2], local_zerog[3], label='Zero G', marker='s', color='b') #time2double
ax.scatter(local_oneg[2], local_oneg[3], label="One G", marker='s', color='g')
ax.scatter(local_maxg[2], local_maxg[3], label="Max G", marker='s', color='r')
ax.plot(local_oneg[0], [0 for _ in local_oneg[0]], color='k') # line at 0
ax.plot(local_oneg[2], [0 for _ in local_oneg[2]], color='k')
ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)
plt.gca().add_artist(legend1)
我基本上有6组数据：3个用于
dcmdcl和3个用于time2double。每个都有不同的颜色/形状，所以基本上我在线条中画出了所有形状dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
ax.scatter(local_oneg[0], local_oneg[1], label="One G", facecolors='none', edgecolors='g')
ax.scatter(local_maxg[0], local_maxg[1], label="Max G", facecolors='none', edgecolors='r')
ax.tick_params(axis="x", direction="in", top=False, labeltop=False, labelbottom=True)
ax.tick_params(axis="y", direction="in", right=True)
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=90, horizontalalignment='center')
legend1 = ax.legend(loc=1)
最后一行根据我分配的各种标签生成图例。现在，为了区分形状，我选择了一个
dcmdcl和一个time2double并创建了另一个图例。相关代码为：dcmdcl = ax.scatter(local_zerog[0], local_zerog[1], label='Zero G', facecolors='none', edgecolors='b') #dcmdcl
time2double = ax.scatter(local_zerog[2], local_zerog[3], label='Zero G', marker='s', color='b') #time2double
ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)
在这里，我基本上将其提供给两个特定实例，并告诉它根据此信息创建另一个图例并将其放置在另一个位置。
tl; dr
看起来您已经有了想要的其中一个数据集的图例，因此现在您基本上需要运行：
legend1 = ax.legend(['put a series of items you want to describe here'], ['put how you would like to title them (needs to be in same order as previous list)'], loc=2)
plt.gca().add_artist(legend1)
我认为订单在这里可能很重要（我不记得是从什么时候开始的），但是如果您注意到我的订单是：
画一些东西
legend1 = ax.legend(loc=1)制作图例（尚未绘制，只是一个变量）策划更多的东西
ax.legend([dcmdcl, time2double], ["dcmdcl [%]", "time2double [s]"], loc=2)（请注意，这次没有将此变量分配给变量）plt.gca().add_artist(legend1)现在我使用之前制作的变量通过add_artist()对其进行绘制我的代码用于生成每个传递到上述函数中的
ax：fig = plt.figure(figsize=(15, 15))
ax = fig.add_subplot(1, 3, 1)
zerog, oneg, maxg = build_plot_data(lower_mach)
plot_my_data(ax, zerog, oneg, maxg)
ax.set_title("Mach < .7")
关于python - 如何显示每个Y轴的图表类型以区分比较因素，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55507061/