各凡例ラベルを1つのみ表示させたい

Question

前提・実現したいこと

各motion3個の線を表示させつつ(計10個の線)、凡例ラベルの同名で表示されているものを1つにまとめたい

発生している問題・エラーメッセージ

こちらの画像の凡例ラベルの[motion0],[motion2],[motion4]を一つだけ表示させたいのですが、以下の様に表示されてしまいます。同色の線を描画しつつ、同名のmotionを1つのみ表示させるには、どの箇所に変更点を加えれば良いかわからず、質問させていただきました。どうか、ご教示よろしくお願い致します。

該当のソースコード

長く見づらくて申し訳ありませんが、ご覧いただけると幸いです。よろしくお願い致します。

#plot_Duplication.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
#####RuntimeWarning エラー回避
import numpy as np
np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')
#####

#出力処理
def Output():
    motions = ["0","2","4"]
    speedes02 = ["0","1","2"]    
    speedes4 = ["1","2","3","4"]
    TF = ["Time","Freq"]
    tp_list = ["pickup","torque"]
    Time_features = ["std","cf"]
    Freq_features = ["Rotation2_section2"]

    Date = input("日付入力:")
    mkdir = "//../Date"
    read_path = "//../filedata"
    os.chdir(read_path)
   
    for sample in samples:
        for tf in TF:
            for tp in tp_list:
                if tf in "Time":
                    for feature in Time_features:
                        plt.figure(figsize=(Xsize,Ysize))
                        plt.grid()
                        title_name = "Duplicated_"+feature
                        for motion in motions:
                            if motion in "4":
                                for speed in speedes4:
                                    df = pd.read_csv("Timedata.csv")
                                    df = df.query("motion_type in ["+motion+"] & speed_setting in ["+speed+"]")
                                    Time_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed)
                                    save=tp+"_"+sample+"_"+feature+"_duplicated.png"
                            else:
                                for speed in speedes02:
                                    df = pd.read_csv("Timedata.csv")
                                    df = df.query("motion_type in ["+motion+"] & speed_setting in ["+speed+"]")
                                    Time_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed)
                                    save=tp+"_"+sample+"_"+feature+"_duplicated.png"
                        graph_label(title_name,feature)
                        plt.savefig(mkdir+"/"+save)
                        
                elif tf in "Freq":
                    for feature in Freq_features:
                        plt.figure(figsize=(Xsize,Ysize))
                        plt.grid()
                        title_name = "Duplicated_"+feature
                        for motion in motions:
                            if motion in "4":
                                for speed in speedes4:
                                    df = pd.read_csv("Freqdata.csv")
                                    df = df.query("motion_type in ["+motion+"] & speed_setting in ["+speed+"]")
                                    Freq_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed)
                                    save=tp+"_"+sample+"_"+feature+"_duplicated.png"   
                            else:
                                for speed in speedes02:
                                    df = pd.read_csv("Freqdata.csv")
                                    df = df.query("motion_type in ["+motion+"] & speed_setting in ["+speed+"]")
                                    Freq_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed)
                                    save=tp+"_"+sample+"_"+feature+"_duplicated.png"
                        graph_label(title_name,feature)
                        plt.savefig(mkdir+"/"+save)

#Timefeature
def Time_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed):
    ot = df["operating_time"]
    fp = df[feature+"_section2_"+tp]
    if motion in "0":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label=motion+"motion",color="red")
    if motion in "2":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label=motion+"motion",color="blue")
    if motion in "4":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label=motion+"motion",color="green")
        
#Freqfeature
def Freq_feature_plot(df,feature,tf,tp,title_name,motion,speed):
    ot = df["operating_time"]
    fp = df[feature]
    if motion in "0":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label="motion"+motion,color="red")
    if motion in "2":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label="motion"+motion,color="blue")
    if motion in "4":
        plt.plot(ot,fp,linestyle="solid",label="motion"+motion,color="green")
       
if __name__ == "__main__":

    #グラフサイズ手動設定
    """
    Xsize = int(input("グラフサイズX軸..."))
    Ysize = int(input("グラフサイズY軸..."))
    plt.rcParams["font.size"] = int(input("ラベルサイズ..."))
    """ 
    #グラフサイズ自動設定
    Xsize = 10
    Ysize = 10
    plt.rcParams["font.size"] = 16
    plt.rcParams["xtick.labelsize"]
    plt.rcParams["ytick.labelsize"]

    HDnumber = []
    samples = []
    #読み込むcsvファイル
    some_csv = int(input("読み込み数..."))
    for csv_cnt in range(some_csv):
        HDnumber = input("読み込みデータ番号:")
        samples.append(HDnumber)
    Output()

Answer 1

提示コードは確認していませんが、一部の凡例のみを表示する例です。
参考：
matplotlibでの凡例(ラベル)の表示場所・形式を変更する
matplotlib.pyplot.legend

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs = np.arange(10)
handles = [] # A list of Artists (lines)
labels = ['red','green','blue'] # 簡単のため色＝ラベル名とする
for i in range(6):
    ys = (xs ** 2) / (i+1)
    line, = plt.plot( xs, ys, linestyle="solid", label='line{}'.format(i),color=labels[i//2])
    if i % 2 == 0: # 同色をまとめる
        handles.append(line)
#plt.legend()                  # そのまま
plt.legend( handles, labels)  # 色でまとめる
plt.show()

そのまま

色でまとめる

Comments

[bkts94441]

can110様
ご回答いただき、ありがとうございます。
今後使用する可能性がありますので、ご参考にさせていただきます。

Answer 2

ご覧いただいた皆様、申し訳ありません。
グラフ自体の仕様変更することに決定しましたので解決とさせていただきます。