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

lines = []

styles = ['-', '--', '-.', ':']

x = np.linspace(0, 10, 1000)

for i in range(4):

lines += ax.plot(x, np.sin(x - i * np.pi / 2),

styles[i], color='black')

ax.axis('equal')

# specify the lines and labels of the first legend 1

つ目の凡例の行とラベルを指定する

ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'],

loc='upper right', frameon=False)

# Create the second legend and add the artist manually.

2

つ目の凡例を生成し、その

artist

インスタンスを手動で追加する

from matplotlib.legend import Legend

leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D'],

loc='lower right', frameon=False)

ax.add_artist(leg);

図4-48　分割した凡例

ここでは、

Matplotlib

プロットを構成する低レベルの

artist

オブジェクトを使用しました。

ax.legend() ...