Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

29章凡例のカスタマイズ

プロットの凡例は、さまざまなプロット要素に意味を割り当て、可視化の結果をわかりやすくします。簡単な凡例を作成する方法はすでに紹介しました。ここでは、Matplotlibの凡例の配置と見た目をカスタマイズする方法を説明します。

最も単純な凡例は、plt.legendで作成できます。この関数は、ラベル付きプロット要素の凡例を自動的に作成します（図29-1を参照）。

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt
        plt.style.use('seaborn-whitegrid')

In [2]: %matplotlib inline
        import numpy as np

In [3]: x = np.linspace(0, 10, 1000)
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.plot(x, np.sin(x), '-b', label='Sine')
        ax.plot(x, np.cos(x), '--r', label='Cosine')
        ax.axis('equal')
        leg = ax.legend()

図29-1 デフォルトの凡例

凡例のカスタマイズ方法はさまざまです。例えば、位置の指定や枠線の追加が可能です（図29-2を参照）。

In [4]: ax.legend(loc='upper left', frameon=True)
        fig

図29-2 凡例のカスタマイズ