Legend는 각 figure 요소가 어떤 의미를 나타내는지를 명시적으로 나타내는 요소이다. 시각적으로 가장 늦게 인식되고, 가장 직관적이지 않은 요소이지만 그래도 한 눈에 알기 쉽게 legend를 달아야 figure 가독성이 올라간다. 최대한 알기 쉽게, 친절하게 달아주자!
Figure 요소 배치를 고려해서 legend 순서를 정하자
Legend가 배치된 순서와, figure 요소가 배치된 순서를 고려해서 legend를 달면 좋다. 각 category에 할당된 색깔을 외워서 plot과 하나하나 시각적으로 매치시키는 것 보다, 배치된 순서를 기억하기가 더 쉽기 때문이다.
먼저 잘못된 예를 보자. 문제점이 무엇일까?
import numpy as np
x1 = np.array(sorted(np.linspace(0, 1, 101)))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x1, 5 * (x1 - 0.4)**2, label='Alice')
ax.plot(x1, 7 * (x1 - 0.4)**2 - 0.85, label='Bob')
ax.plot(x1, 10 * (x1 - 0.4)**2 + 0.25, label='Carol')
ax.legend()
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Lineplot은 위에서 아래로 Carol, Alice, Bob의 순서로 나타나 있지만 legend는 위에서 아래로 Alice, Bob, Carol의 순서로 나타나 있다. 따라서 legend와 plot을 매치시킬 방법은 색깔을 하나하나 외우는 수밖에 없어지게 된다.
좀 더 친절하게 figure를 바꿔 주면 아래와 같다. 작은 차이지만 figure를 이해하기가 조금 더 쉬워진 것을 알 수 있다.
import numpy as np
x1 = np.array(sorted(np.linspace(0, 1, 101)))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x1, 5 * (x1 - 0.4)**2, label='Alice')
ax.plot(x1, 7 * (x1 - 0.4)**2 - 0.85, label='Bob')
ax.plot(x1, 10 * (x1 - 0.4)**2 + 0.25, label='Carol')
handles, labels = map(np.array, ax.get_legend_handles_labels())
order = [2, 0, 1] # Carol, Bob, Alice
ax.legend(handles[order], labels[order])
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