在matplotlib图例中插入图像

Question

我想插入几个小图形（向量图形，但可以根据需要制作栅格）到maplotlib图的图例中。图例中每个项目会有一个图形。

我知道我可以使用something like an annotation box手动绘制整个图例，但看起来很乏味，图中的任何小小变化都需要手动修复。

在pyplot.plot或更高版本pyplot.legend调用中调用或更高版本时是否有任何方法在标签中包含图形？

Answer 1

所以，下面是一个小黑客，但它可以让你大部分的方式。注意：你需要用你想要的图像替换[PATH TO IMAGE]（否则你可以免费获得Grace Hopper！）。您还可以通过传递参数image_stretch使图像大于默认值。这是修复图像长宽比的方法。如果您的图像从一个系列重叠到下一个系列，请使用labelspacing参数。

import os 

from matplotlib.transforms import TransformedBbox 
from matplotlib.image import BboxImage 
from matplotlib.legend_handler import HandlerBase 
from matplotlib._png import read_png 

class ImageHandler(HandlerBase): 
    def create_artists(self, legend, orig_handle, 
         xdescent, ydescent, width, height, fontsize, 
         trans): 

     # enlarge the image by these margins 
     sx, sy = self.image_stretch 

     # create a bounding box to house the image 
     bb = Bbox.from_bounds(xdescent - sx, 
           ydescent - sy, 
           width + sx, 
           height + sy) 

     tbb = TransformedBbox(bb, trans) 
     image = BboxImage(tbb) 
     image.set_data(self.image_data) 

     self.update_prop(image, orig_handle, legend) 

     return [image] 

    def set_image(self, image_path, image_stretch=(0, 0)): 
     if not os.path.exists(image_path): 
      sample = get_sample_data("grace_hopper.png", asfileobj=False) 
      self.image_data = read_png(sample) 
     else: 
      self.image_data = read_png(image_path) 

     self.image_stretch = image_stretch 

# random data 
x = np.random.randn(100) 
y = np.random.randn(100) 
y2 = np.random.randn(100) 

# plot two series of scatter data 
s = plt.scatter(x, y, c='b') 
s2 = plt.scatter(x, y2, c='r') 

# setup the handler instance for the scattered data 
custom_handler = ImageHandler() 
custom_handler.set_image("[PATH TO IMAGE]", 
         image_stretch=(0, 20)) # this is for grace hopper 

# add the legend for the scattered data, mapping the 
# scattered points to the custom handler 
plt.legend([s, s2], 
      ['Scatters 1', 'Scatters 2'], 
      handler_map={s: custom_handler, s2: custom_handler}, 
      labelspacing=2, 
      frameon=False) 

下面是它产生：