すでに描画されているグラフに凡例(ラベル)をつける方法について

Question

前提・実現したいこと

すでに描画されているグラフに凡例(ラベル)をつけようとしています。
具体的には該当のソースコードのオレンジ色の線に「No.1」、緑色の線に「No.2」という具合です。

発生している問題・エラーメッセージ

以下のようなグラフをプロットしたのですが、データごとにラベルを付与してプロットしたわけではないので、グラフを描画した後で、凡例を付与する方法がわかりません。

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
data = [[1,2,4,3,5,2],
       [1,1,4,2,6,3],
       [0, 2,5, 2,6,2]]
plt.plot(data)
plt.title("sample")
plt.show()

試したこと

参考記事にあるような、データをプロットする前に凡例名をつける方法はわかりましたが、今回のプログラムではデータ別に指定していないので、この方法は適用できません。

plt.title("moon")
plt.scatter(x0, y0, label="label-A")
plt.scatter(x1, y1, label="label-B")

plt.xlabel("X-LABEL")
plt.xlabel("Y-LABEL")
plt.legend()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.6

###ご回答を受けての追記
dataが以下の変形を受けて作成された場合、凡例を付与するためのコードを実行しても出力が異なります。
型はどちらもlistですが、なぜ出力がちがうのか、またこのような変形を経て生成する場合のプロットはどのように修正すべきでしょうか。

data = [1,2,4,3,5,2, 1,1,4,2,6,3, 0, 2,5, 2,6,2]
data = np.array(data)
data = data.reshape(-1, 6)

data
"""
array([[1, 2, 4, 3, 5, 2],
       [1, 1, 4, 2, 6, 3],
       [0, 2, 5, 2, 6, 2]])
"""
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data)
ax.set_title("sample")

# 凡例を設定する。
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]
ax.legend(ax.lines, labels)

plt.plot()

#出力
[]

Answer 1

axis.linesで各線がとれるので、それらに対しset_labelすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt
data = [[1,2,4,3,5,2],
       [1,1,4,2,6,3],
       [0, 2,5, 2,6,2]]
plt.plot(data)

axis = plt.gca()
for idx, line in enumerate(axis.lines):
    line.set_label('No.{}'.format(idx+1))
plt.legend()

plt.title("sample")
plt.show()

Answer 2

matplotlib.axes.Axes.legend による凡例の作成方法には、以下の方式がありますので、これをお使いください。

legend(Artist のリスト, ラベルのリスト)

Artist は matplotlib で描画されるオブジェクトのことで、今回関心がある折れ線は Axes.lines で取得できます。

print(ax.lines)
# [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a3983f5c0>,
#  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a39781518>,
#  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a39781668>,
#  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a397817b8>,
#  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a39781908>,
#  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5a39781a58>]

この各々が1つの折れ線を表す Artist オブジェクトなので、それに対応するラベル一覧を legend() の第2引数に渡してください。

コード全体

import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([1, 2, 4, 3, 5, 2, 1, 1, 4, 2, 6, 3, 0, 2, 5, 2, 6, 2])
data = data.reshape(-1, 6)
print(data)
# [[1 2 4 3 5 2]
#  [1 1 4 2 6 3]
#  [0 2 5 2 6 2]]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data)
ax.set_title("sample")

# 凡例を設定する。
labels = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
ax.legend(ax.lines, labels)

plt.show()

matplotlib - legend() を使った凡例のカスタマイズ方法 まとめ

Comments

[退会済みユーザー]

ご回答いただきましてありがとうございます。
ご回答を受けての追記をさせていただきました。
よろしくお願いいたします。

[tiitoi]

出力が違うというのは質問者さんの環境ではどう異なったのでしょうか？
plt.plot() に2次元配列を渡した場合、各列が1つのデータとして解釈されます。
今回6列あるので、6個の折れ線が引かれます。
それに対して、ax.legend(ax.lines, ["1列目", "2列目", "3列目", "4列目", "5列目", "6列目"]) とラベル名を指定することで plot() を呼び出したあとに設定できます。

[退会済みユーザー]

#出力
[]
と追記内で明記いたしましたが、わかりにくくて申し訳ございません。

[tiitoi]

すいません。コードの最後が plt.plot() となっていたのですが、plt.show() でした。
plt.show() でグラフが表示されると思います。
回答のコードを修正しました。

[退会済みユーザー]

解決いたしました。
ありがとうございました。

Answer 3

ラベルの扱いとか面倒臭いので、個人的にはpandas使ってプロットすると楽だと思います。
このようなコードはいかがでしょうか。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({ 'label-A' : [1,2,4,3,5,2],'label-B' : [1,1,4,2,6,3]})
df.plot()