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

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4

章 

Matplotlib

による可視化

図4-43　2列の凡例

角丸（

fancybox

）を使用する、影を付ける、フレームの透明度（

alpha

値）を上げる、テキストの

周囲の余白を変更することも可能です（図 4-44）。

In[6]: ax.legend(fancybox=True, framealpha=1, shadow=True, borderpad=1)

fig

図4-44　角丸を使った凡例

詳細な凡例のオプションについては、

plt.legend

の

docstring

を参照してください。

4.8.1

 凡例要素の選択

既に説明したように、凡例にはデフォルトですべてのラベル付き要素を含みます。これが望まし

くない場合は、

plot

メソッドが返したオブジェクトを使用して、凡例に表示する要素とラベルを

微調整できます。

plt.plot()

メソッドは、一度に複数の線を作成し、作成した線インスタンスの

リストを返します。これらのいずれかをラベル指定と共に

plt.legend()

に渡すと、その線インス

タンスの凡例が表示されます（図 4-45）。

In[7]: y = np.sin(x[:, np.newaxis] + np.pi * np.arange(0, 2, 0.5))

4.8

 凡例のカスタマイズ

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