例題演習matplotlib(4)：Legend（凡例）の設定

例題(4)：凡例の設定

凡例(Legend)関連の設定について学ぶ．

例(1)：サンプルコード

基準となるサンプルコードを以下に示す．

plot04_example1.py

import numpy as np                  # numpy
import matplotlib.pyplot as plt     # matplotlib plt
import matplotlib.ticker as ticker  # matplotlib ticker


def main():
    '''main program'''

    # setting
    f_out = 'graph04_example1.png'   # output file (figure)

    # data
    x = np.arange(0, 10.1, 0.1)
    y1 = -np.sin(x)
    y2 = np.sin(x)
    y3 = np.cos(x)
    data = {'p1': [x, y1, r'$y=-\sin(x)$'],  # packing
            'p2': [x, y2, r'$y=\sin(x)$'],
            'p3': [x, y3, r'$y=\cos(x)$']}

    # plot graph
    run_plot(f_out, data)


def run_plot(f_out, data):
    '''plot graph
    [input]
    f_out: output file name
    data: data for plotting (x, y, label)
    '''

    # (0) setting of matplotlib
    # graph
    gx = 14                     # graph size of x [cm]
    gy = 6                      # graph size of y [cm]
    dpi = 200                   # graph DPI (100～600程度)

    # font
    f_family = 'IPApGothic'     # font (sans-serif, serif, IPApGothic)
    font_ax = {'size': 10, 'color': 'k'}  # 軸ラベルのフォント
    fs_le = 9                             # 凡例のフォントサイズ
    fs_ma = 9                             # 主目盛りのフォントサイズ

    # 軸ラベル
    x_label = 'X'               # x軸ラベル
    y_label = 'Y'               # y軸ラベル

    # 軸範囲
    x_s = 0                     # x軸の最小値
    x_e = 10                    # x軸の最大値
    y_s = -1.1                  # y軸の最小値
    y_e = 1.1                   # y軸の最大値

    # 目盛り
    x_ma = 1                    # x軸の主目盛り間隔
    x_mi = 0.2                  # x軸の副目盛り間隔
    y_ma = 0.5                  # y軸の主目盛り間隔
    y_mi = 0.1                  # y軸の副目盛り間隔

    # (A) Figure
    # (A.1) Font or default parameter
    # https://matplotlib.org/stable/api/matplotlib_configuration_api.html
    plt.rcParams['font.family'] = f_family

    # (A.2) Figureの作成
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html
    # [Returns]
    #   Figureオブジェクトが返される。
    # [Parameter]
    # figsize=(6.4,4.8): グラフサイズ(x,y), 1[cm]=1/2.54[in]
    # dpi=100: 出力DPI
    tl = False                  # Figureのスペース自動調整
    fc = 'w'                    # Figureの背景色
    ec = None                   # 枠線の色
    lw = None                   # 枠線の幅
    fig = plt.figure(figsize=(gx/2.54, gy/2.54), dpi=dpi,
                     tight_layout=tl, facecolor=fc, edgecolor=ec,
                     linewidth=lw)

    # (A.3) グラフ間隔の調整(pltまたはfig)
    # bottom等はfigure()でtigit_layout=Trueにすれば不要
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html
    bottom = 0.18                # グラフ下側の位置(0～1)
    top = 0.95                  # グラフ上側の位置(0～1)
    left = 0.12                 # グラフ左側の位置(0～1)
    right = 0.97                # グラフ右側の位置(0～1)
    hspace = 0.2                # グラフ(Axes)間の上下余白
    wspace = 0.2                # グラフ(Axes)間の左右余白
    fig.subplots_adjust(bottom=bottom, top=top, left=left, right=right,
                        hspace=hspace, wspace=wspace)

    # (B) Axes
    # (B.1) Axesの追加
    # 複数のグラフをタイル状に作成することができる。
    # 複数グラフの配置を細かく設定する場合はadd_axes()やadd_gridspec()。
    # https://matplotlib.org/stable/api/figure_api.html
    # [Returns]
    #   Axesオブジェクトが返される。
    # [Parameter]
    # *args=(1,1,1): 行番号,列番号,インデックス
    #   1つのFigureに複数のAxesを作る場合に指定する。
    #   add_subplot(2,1,1): 2行のAxesを作り、その1番目(上側)
    #   add_subplot(211): 2,1,1と同じだが、簡略記法
    # projection='rectilinear': グラフの投影法(polarなど)
    # sharex: x軸を共有する際に、共有元のAxisを指定する。
    # sharey: sharexのy軸版
    # label: Axesに対する凡例名（通常は使わない）
    n_row = 1                   # 全グラフの行数
    n_col = 1                   # 全グラフの列数
    n_ind = 1                   # グラフ番号
    fc = 'w'                    # Axesの背景色（通常は白）
    ax = fig.add_subplot(n_row, n_col, n_ind, fc=fc)

    # (B.2) 軸ラベル(axis label)の設定
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlabel.html
    # [Parameter]
    # xlabel: 軸ラベル
    # loc='center': 軸ラベル位置(x: left,center,right; y:bottom,center,top)
    # labelpad: 軸ラベルと軸間の余白
    # fonddict: 軸ラベルのText設定
    ax.set_xlabel(x_label, fontdict=font_ax)  # x軸ラベルの設定
    ax.set_ylabel(y_label, fontdict=font_ax)  # y軸ラベルの設定

    # (B.3) 軸の種類の設定
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xscale.html
    xscale = 'linear'          # x軸の種類(linear, log, symlog, logit)
    yscale = 'linear'          # y軸の種類(linear, log, symlog, logit)
    ax.set_xscale(xscale)      # x軸の種類
    ax.set_yscale(yscale)      # y軸の種類

    # (B.4) 軸の範囲の設定
    # 自動で設定する場合は、auto=Trueのみにする
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlim.html
    ax.set_xlim(x_s, x_e, auto=False)  # x軸の範囲
    ax.set_ylim(y_s, y_e, auto=False)  # y軸の範囲

    # (B.5) 軸のアスペクト比
    # x軸とy軸の比率を強制的に設定する場合に行う。
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_aspect.html
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_box_aspect.html
    asp_a = 'auto'          # auto:自動, [数値]:x,yの比率
    asp_b = None            # None:自動, [数値]:x,yのグラフ長さの比率
    ax.set_aspect(asp_a)    # X軸とY軸の比率を設定する
    ax.set_box_aspect(asp_b)   # X軸とY軸のグラフ長さの比率を設定する

    # (B.6) 目盛り関係の設定
    # (B.6.1)主目盛りの位置(Locator)
    # https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html
    mal_x = ticker.MultipleLocator(x_ma)  # 等間隔目盛り
    # mal_x = ticker.IndexLocator(x_ma, x_off) # 等間隔目盛り(+offset)
    # mal_x = ticker.LogLocator(base=10) # 対数目盛り
    # mal_x = ticker.AutoLocator()         # 自動目盛り
    # mal_x = ticker.NullLocator()         # 目盛りなし
    # mal_x = ticker.LinearLocator(nx_ma)  # 個数指定目盛り
    # mal_x = ticker.FixedLocator([0, 1, 3]) # 位置指定目盛り
    mal_y = ticker.MultipleLocator(y_ma)  # 等間隔目盛り
    # mal_y = ticker.IndexLocator(y_ma, y_off)  # 等間隔目盛り(+offset)
    # mal_y = ticker.LogLocator(base=10) # 対数目盛り
    # mal_y = ticker.AutoLocator()         # 自動目盛り
    # mal_y = ticker.NullLocator()         # 目盛りなし
    # mal_y = ticker.LinearLocator(ny_ma)  # 個数指定目盛り
    # mal_y = ticker.FixedLocator([-1, 0, 1]) # 位置指定目盛り
    ax.xaxis.set_major_locator(mal_x)    # x軸の主目盛り間隔の設定
    ax.yaxis.set_major_locator(mal_y)    # y軸の主目盛り間隔の設定

    # (B.6.2)主目盛りの表記(Formatter)
    # https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html
    maf_x = ticker.ScalarFormatter()  # 数値
    # maf_x = ticker.NullFormatter() # 目盛り表記なし
    # maf_x = ticker.FixedFormatter(['A','B','C','D','E','F']) # 指定表記
    # maf_x = ticker.StrMethodFormatter('{x:.1f}m') # format記法
    # maf_x = ticker.LogFormatterMathtext(base=10)  # log記法(10^x)
    maf_y = ticker.ScalarFormatter()  # 数値
    # maf_y = ticker.NullFormatter() # 目盛り表記なし
    # maf_y = ticker.FixedFormatter(['A','B','C','D','E','F']) # 指定表記
    # maf_y = ticker.StrMethodFormatter('{x:.1f}m') # format記法
    # maf_y = ticker.LogFormatterMathtext(base=10)  # log記法(10^x)
    ax.xaxis.set_major_formatter(maf_x)  # x軸の主目盛り表記の設定
    ax.yaxis.set_major_formatter(maf_y)  # y軸の主目盛り表記の設定

    # (B.6.3) 副目盛りの位置(Locator)
    # https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html
    mil_x = ticker.MultipleLocator(x_mi)  # 等間隔目盛り
    # mil_x = ticker.IndexLocator(x_mi, x_off)  # 等間隔目盛り(+offset)
    # mil_x = ticker.LogLocator(base=10, subs=np.arange(2, 10)*0.1) # 対数目盛り
    # mil_x = ticker.AutoLocator()         # 自動目盛り
    # mil_x = ticker.NullLocator()         # 目盛りなし
    # mil_x = ticker.LinearLocator(nx_mi)  # 個数指定目盛り
    mil_y = ticker.MultipleLocator(y_mi)  # 等間隔目盛り
    # mil_y = ticker.IndexLocator(y_mi, y_off)  # 等間隔目盛り(+offset)
    # mil_y = ticker.LogLocator(base=10, subs=np.arange(2, 10)*0.1) # 対数目盛り
    # mil_y = ticker.AutoLocator()         # 自動目盛り
    # mil_y = ticker.NullLocator()         # 目盛りなし
    # mil_y = ticker.LinearLocator(ny_mi)  # 個数指定目盛り
    ax.xaxis.set_minor_locator(mil_x)  # x軸の副目盛り間隔の設定
    ax.yaxis.set_minor_locator(mil_y)  # y軸の副目盛り間隔の設定

    # (B.6.4) 副目盛りの表記(Formatter)
    # https://matplotlib.org/stable/api/ticker_api.html
    mif_x = ticker.NullFormatter()       # 目盛り表記なし
    mif_y = ticker.NullFormatter()       # 目盛り表記なし
    ax.xaxis.set_minor_formatter(mif_x)  # x軸の副目盛り表記の設定
    ax.yaxis.set_minor_formatter(mif_y)  # y軸の副目盛り表記の設定

    # (B.6.5) 目盛り関連の細部の設定
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tick_params.html
    # [Parameter]
    # axis: 対象軸(x, y, both)
    # which: major, minor, both
    # labelsize: フォントサイズ
    # top, right, bottom, left: Tickを表記する場所(Trueで表記)
    # labeltop: Trueで上側にも目盛りを付ける(labelrightも同様)
    # labelrotation: 目盛りの表記角度
    # labelcolor: 目盛り表記の色
    # pad: 軸と目盛りの間隔
    # color: 目盛り線の色
    ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=fs_ma,
                   top=True, right=True)
    ax.tick_params(axis='both', which='minor', top=True, right=True)

    # (B.7) グリッドの設定
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.grid.html
    gb = False   # 出力の有無(Falseかつ、lsなどの指定なしで、出力なし)
    which = 'major'  # 目盛りの指定(major, minor, both)
    axis = 'both'    # X,Y軸の指定(x, y, both)
    color = 'gray'   # 線色
    ls = '-'         # 線種('-', '--', '-.', ':')
    lw = 0.5         # 線幅
    ax.grid(b=gb, which=which, axis=axis)  # Falseの場合
    # ax.grid(b=gb, which=which, axis=axis, c=color, ls=ls, lw=lw)

    # (B.8) 直線
    # axhline(), axvline(): 横線, 縦線（端から端まで）
    # axhspan(), asvspan(): 横線, 縦線（始点と終点指定）
    # axline(): 直線
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axhline.html
    # [Parameter]
    # py = 0                      # 横線の位置(y座標)
    # color = 'k'                 # 線色
    # ls = '-'                    # 線種('-', '--', '-.', ':')
    # lw = 0.5                    # 線幅
    # ax.axhline(y=py, c=color, ls=ls, lw=lw)

    # (C) Plot
    # (C.2) scatter(): 散布図
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html
    # [Returns]
    #   PathCollectionオブジェクトが返される
    # [Parameter]
    # x, y: x, yデータ（リストなど）
    # その他、scatterの設定値（plotと異なるので注意）
    d_x = data['p1'][0]        # x data（適宜変更）
    d_y = data['p1'][1]        # y data（適宜変更）
    label = data['p1'][2]      # 凡例（なしはNone）
    ms = 2                     # markerサイズ
    mfc = 'w'                  # markerの色(none, k, r, g, b, w, etc.)
    marker = 's'        # marker(o, s, v, ^, D, +, x, etc.; None=なし)
    mec = 'b'           # markerの線色(k, r, g, b, etc.)
    mew = 0.3           # markerの線幅
    p1 = ax.scatter(d_x, d_y, label=label, s=ms, c=mfc, marker=marker,
                    linewidths=mew, edgecolors=mec)    

    # (C.1) plot(): 折れ線グラフ
    # 散布図はscatter()
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
    # [Returns]
    #   Line2Dオブジェクト（配列）が返される。
    # [Parameter]
    # *args: xデータ, yデータ, [fmt]
    #   x,yデータはx軸とy軸のデータ（リストなど）
    #   fmtは線や点の簡易的記法による指定
    # *kwargs: Line2Dの設定値（多数あり）
    d_x = data['p2'][0]         # x data（適宜変更）
    d_y = data['p2'][1]         # y data（適宜変更）
    label = data['p2'][2]       # 凡例（なしはNone）
    ls = '-'                       # 線種('-', '--', '-.', ':')
    lw = 0.5                       # 線幅
    color = 'k'                    # 線色(k, r, g, b, etc.)
    marker = 'None'     # marker(o, s, v, ^, D, +, x, etc.; None=なし)
    mec = 'k'           # markerの線色(k, r, g, b, etc.)
    mew = 0.5           # markerの線幅
    mfc = 'w'           # markerの色(none, k, r, g, b, w, etc.)
    ms = 2              # markerサイズ
    markevery = None    # markerの出力間隔(None=全部, 2は2個毎)
    p2 = ax.plot(d_x, d_y, label=label, ls=ls, lw=lw, c=color,
                 marker=marker, mec=mec, mew=mew, mfc=mfc, ms=ms,
                 markevery=markevery)

    # (C.1) plot(): 折れ線グラフ
    d_x = data['p3'][0]         # x data（適宜変更）
    d_y = data['p3'][1]         # y data（適宜変更）
    label = data['p3'][2]       # 凡例（なしはNone）
    ls = '--'                       # 線種('-', '--', '-.', ':')
    lw = 0.7                       # 線幅
    color = 'r'                    # 線色(k, r, g, b, etc.)
    marker = 'None'        # marker(o, s, v, ^, D, +, x, etc.; None=なし)
    mec = 'k'           # markerの線色(k, r, g, b, etc.)
    mew = 0.5           # markerの線幅
    mfc = 'w'           # markerの色(none, k, r, g, b, w, etc.)
    ms = 2              # markerサイズ
    markevery = None    # markerの出力間隔(None=全部, 2は2個毎)
    p3 = ax.plot(d_x, d_y, label=label, ls=ls, lw=lw, c=color,
                 marker=marker, mec=mec, mew=mew, mfc=mfc, ms=ms,
                 markevery=markevery)


    # (D) Others: 凡例、テキストなど
    # (D.1) 凡例
    # (D.1.1) 凡例データの一覧を作成
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

    # (D.1.2) 凡例の作成
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html
    anc = (1, 1)                # 凡例の配置場所(0～1の相対位置)
    loc = 'upper right'  # 配置箇所:upper,center,lower; left,center,right; best
    ti = '凡例'          # 凡例のタイトル(なし=None or '')
    ti_fs = 9            # 凡例のタイトルのフォントサイズ
    ncol = 1             # 凡例の列数
    fc = 'w'             # 凡例の背景色（なし=none）
    ec = 'k'             # 枠線の色（なし=none）
    fa = 1.0             # 透明度(0で透明, 1で透明なし)
    bp = 0.5             # 凡例の枠の余白(default=0.4)
    ms = 1.0             # マーカーの倍率(default=1.0)
    sha = True           # True:影付き、False:影なし
    fb = True            # 凡例の角：True:丸、False:四角
    bap = 0.8            # 凡例の外側の余白(default=0.5)
    ls = 0.5             # 凡例間の上下余白
    cs = 2.0             # 凡例間の左右余白
    legend = ax.legend(handles, labels, title=ti,
                       title_fontsize=ti_fs, loc=loc,
                       bbox_to_anchor=anc, ncol=ncol, facecolor=fc,
                       edgecolor=ec, framealpha=fa, fontsize=fs_le,
                       borderpad=bp, shadow=sha, markerscale=ms,
                       fancybox=fb, labelspacing=ls, columnspacing=cs,
                       borderaxespad=bap)

    # (D.1.3) 凡例の細かい設定
    legend.get_frame().set_linestyle('-')  # 枠線の種類
    legend.get_frame().set_linewidth(0.5)  # 枠線の太さ

    # (D.2) テキスト
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html
    # txt = '(a) Test Plot'    # テキスト文字列
    # px = 0.97                # x位置(transformで基準座標の変更)
    # py = 0.05                # y位置(transformで基準座標の変更)
    # tf = ax.transAxes        # 基準座標(ax.transAxes, fig.transFigure)
    # ha = 'right'             # 左右位置(left, center, right)
    # va = 'bottom'            # 上下位置(bottom, center, top, baseline)
    # rot = 0                  # 回転角度(左回転)
    # color = 'k'              # テキストの色
    # font_tx = {'size': 10}   # テキストのフォント
    # ax.text(x=px, y=py, s=txt, font=font_tx, ha=ha, va=va, color=color,
    #         rotation=rot, transform=tf)

    # (E) save figure
    # https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.savefig.html
    # [Parameters]
    # fname: 出力ファイル名
    # dpi: 出力DPI（Figure設定時のdpiが優先）
    print(f'write: {f_out}')
    plt.savefig(fname=f_out)    # save figure

    # (F) close
    plt.close()


if __name__ == '__main__':
    main()

グラフの出力結果は以下の通り．

解説

サンプルコードを基に，凡例表示の変更例を示す．

例(2)：凡例の配置（グラフ内）

凡例の配置は，Axes.legend()の作成時に設定し，bbox_to_anchorとlocで指定する．
サンプルコードで，関連する箇所のみを抜き出すと，次のように設定されている．

    anc = (1, 1)                # 凡例の配置場所(0～1の相対位置)
    loc = 'upper right'  # 配置箇所:upper,center,lower; left,center,right; best
    legend = ax.legend(handles, labels, title=ti,
                       title_fontsize=ti_fs, loc=loc,
                       bbox_to_anchor=anc, ncol=ncol, facecolor=fc,
                       edgecolor=ec, framealpha=fa, fontsize=fs_le,
                       borderpad=bp, shadow=sha, markerscale=ms,
                       fancybox=fb, labelspacing=ls, columnspacing=cs,
                       borderaxespad=bap)

このうち，ancはbbox_to_anchorの設定値であるが，グラフ（Axes）のグラフの配置ポイントを指定する．0～1の相対位置であるから，サンプルコードの設定値(1, 1)は右上を意味する．
例えば，(0, 0)は左下，(1, 0)は右下，(0.5, 0.5)はAxesの中心となる．

locの設定値locは，bbox_to_anchorを，凡例のどの部分に一致させるか指定する．サンプルコードでは，upper lightとしているため，凡例の「右上」を一致させることを意味する．

例として，anc = (0, 1)と変更してみると，次のグラフになる（locはそのまま）．

凡例の配置場所をAxesの左上（anc = (0, 1)）としたが，凡例の配置箇所を右上（loc = 'upper right'）としたままであるため，凡例が図からはみ出てしまった．

次に，anc = (0, 1)の変更と，loc = 'upper left'を変更すると，次のグラフになる．

凡例の配置箇所を左上（loc = 'upper left'）としたので，凡例がグラフ内に収まった．

例(3)：凡例のオフセット（外側の余白）

凡例の設置個所は，例(2)の通りlocで指定するが，凡例枠と指定位置はオフセットされている．オフセットの距離は，borderaxespadで指定する．
サンプルコードの該当箇所を抜き出すと，以下の通り．

    bap = 0.8            # 凡例の外側の余白(default=0.5)
    legend = ax.legend(handles, labels, title=ti,
                       title_fontsize=ti_fs, loc=loc,
                       bbox_to_anchor=anc, ncol=ncol, facecolor=fc,
                       edgecolor=ec, framealpha=fa, fontsize=fs_le,
                       borderpad=bp, shadow=sha, markerscale=ms,
                       fancybox=fb, labelspacing=ls, columnspacing=cs,
                       borderaxespad=bap)

例えば，bap = 0と変更すると，オフセットがゼロになるので，凡例はグラフの右上とピッタリ一致する．

なお，枠線とのオフセットであるから，この場合，影がはみ出ることになる．

例(4)：グラフ(Axes)外への配置

上記の例(2), 例(3)を参考にすれば，グラフ(Axes)外へ凡例を配置させることもできる．
例えば，凡例をグラフ右側に配置するには，サンプルコードの以下の箇所を変更する（変更箇所のみ記述）．

    # (A.3) グラフ間隔の調整(pltまたはfig)
    right = 0.72                # グラフ右側の位置(0～1)

    # (D.1.2) 凡例の作成
    anc = (1.05, 1)                # 凡例の配置場所(0～1の相対位置)
    loc = 'upper left'  # 配置箇所:upper,center,lower; left,center,right; best
    bap = 0.0            # 凡例の外側の余白(default=0.5)

グラフは以下のようになる．

例(5)：凡例の順番の変更

凡例の順番は，基本的に，データをプロットした順番である．ただし，scatter()よりplot()の順番が先に来るという謎仕様になっている．実際，サンプルコードはscatter()の"y=-sin(x)"を先に実行しているが，凡例では最後になっている．

凡例の順番は，legend()作成時にhandlesとlabelsをこちらで設定すれば変えることができる．

まず，サンプルコードでは，Axes.get_lagend_handles_labels()を使って，凡例となるハンドル（プロットしたオブジェクト）とラベルの配列を得ている．順番の変更には，このhandlesとlabelsを自分で設定すれば良い．

    # (D.l.1) 凡例データの一覧を作成
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

handlesには，plot()やscatter()での返り値（Line2Dオブジェクトなど）を配列で与える．lablesも，同様に，それらのラベル名を配列で与えれば良い．

サンプルコードでは，scatter()とplot()の返り値を，下記のように変数p1などに格納していた．

    p1 = ax.scatter(d_x, d_y, label=label, s=ms, c=mfc, marker=marker,
                    linewidths=mew, edgecolors=mec)

    p2 = ax.plot(d_x, d_y, label=label, ls=ls, lw=lw, c=color,
                 marker=marker, mec=mec, mew=mew, mfc=mfc, ms=ms,
                 markevery=markevery)

    p3 = ax.plot(d_x, d_y, label=label, ls=ls, lw=lw, c=color,
                 marker=marker, mec=mec, mew=mew, mfc=mfc, ms=ms,
                 markevery=markevery)

これらの変数をもとに，(D.1.1)でhandlesとlabelsを以下のように，指定する．

    # (D.1.1) 凡例データの一覧を作成
    # handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
    handles = [p1, p2[0], p3[0]]
    labels = [p1.get_label(), p2[0].get_label(), p3[0].get_label()]

handlesに，p1～p3を配列で与えているが，要注意なことは，p2とp3（plot()の返り値）は配列，ということである．これは1回のplot()で複数のデータのプロットができるためである（煩雑になるので奨励しない）．よって，今回のように，1回のplot()で1データしかプロットしない場合は，最初の配列値（p2[0], p3[0]）を使う．

labelsも同様に，p1～p3のラベル名を配列で与える．Line2DオブジェクトやPathCollectionオブジェクトにget_label()というラベル名を返す関数があるので，それを使えば良い．もちろん，文字列を直接指定することもできる．

作成されたグラフは次の通り．'y=-sin(x)'が凡例の最初に来ていることがわかる．

演習

サンプルコードを基に，下記の演習問題を解答せよ．
解答はコメント欄を参照．

演習(1)：凡例の配置と装飾

次のグラフのように，凡例の設定を変更せよ．
※凡例のタイトルなし，右下配置，透明度0.8，凡例内のマーカーサイズ3倍，影なし，凡例の枠を角丸．

演習(2)：凡例のグラフ外配置

次のグラフのように，凡例の設定を変更せよ．
※図の余白修正，凡例をグラフの上側に配置，凡例タイトルなし，凡例の列数変更，凡例の背景なし，枠線なし，影なし，外側余白なし．

演習(3)：凡例を逆順で表示

次のグラフのように，凡例を（サンプルコードと比べて）逆順で表示せよ．
※handlesとlabelsを逆順にする．