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MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

解決済

グラフ上の凡例を参照するデータに応じて変化させたい

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投稿2022/04/14 01:54

編集2022/04/14 03:15

前提

Pythonでデータ分析をしている初学者です。
BaseballSavantというホープページからデータを引っ張ってきて分析しています。

以下のコード(長文のため途中から添付しています)で
投手大谷翔平のボールの変化を2021-2022間で比較するScatterPlotを作成しています。

グラフの色分けは変化球の種類別で行っています。この場合、大谷は「Sinker」や「Changeup」、今季に関しては「Cutter」のデータがありませんが、凡例には入ってしまってます。

いろいろな投手(「Sinker」や「Changeup」のデータがある投手)や今後大谷が「Sinker」や「Changeup」を投球したときにも使用したいコードですので、

pitch_colors = {"4-Seam Fastball":"b","Sinker":"c","Slider":"r","Split-Finger":"g","Curveball":"pink","Cutter":"y","Changeup":"lightgreen"}

↑ここのところはなるべくいじりたくないのですが

この状態のままで、グラフには参照するデータにラベリングされているものしか凡例に反映されないようにするにはどうしたらよいでしょうか?

非常に断片的で不十分なコード・説明になってしまってますが
わかる方是非ご教授お願いいたします。

イメージ説明

発生している問題

必要のないラベルまで凡例に記載されてしまう

該当のソースコード

Python

# Select player player = "Ohtani, Shohei" df = df[df["Player"]==f"{player}"] #画像サイズ、軸サイズ調整 plt.figure(figsize=(25,11)) #各球種の色を定義づけ pitch_colors = {"4-Seam Fastball":"b","Sinker":"c","Slider":"r","Split-Finger":"g","Curveball":"pink","Cutter":"y","Changeup":"lightgreen"} ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) # 2021 season = 2021 df_2021 = df.query(f'Year=={season}') # make ScatterPlot ax1.axis([-70,70,-70,70]) x = df_2021[["Horz Break"]] y = df_2021[["Induced Vert Break"]] #各球種を色別でplot for k in pitch_colors: df_2021[df_2021['Pitch Type'] == k].plot.scatter(x='Horz Break', y='Induced Vert Break', marker='o', c=pitch_colors[k], s = 50, label=k, ax=ax1) #グラフのラベル設定 ax1.set_xlabel("横変化量(cm)",fontsize=15) ax1.set_ylabel("縦変化量(cm)",fontsize=15) #プロットのグリッド線 ax1.grid(True,linestyle = "dotted") # adding vertical line in data co-ordinates ax1.axvline(0, c='silver', ls='-') # adding horizontal line in data co-ordinates ax1.axhline(0, c='silver', ls='-') ax1.set_title(f"{season}",fontsize=15) #凡例の表示 flg=12 ax1.legend(loc='upper left',fontsize=flg,title='Pitch Type') # 2022 season = 2022 df_2022 = df.query(f'Year=={season}') # make ScatterPlot ax2.axis([-70,70,-70,70]) x = df_2022[["Horz Break"]] y = df_2022[["Induced Vert Break"]] #各球種を色別でplot for k in pitch_colors: df_2022[df_2022['Pitch Type'] == k].plot.scatter(x='Horz Break', y='Induced Vert Break', marker='o', c=pitch_colors[k], s = 50, label=k, ax=ax2) #グラフのラベル設定 ax2.set_xlabel("横変化量(cm)",fontsize=15) ax2.set_ylabel("縦変化量(cm)",fontsize=15) #プロットのグリッド線 ax2.grid(True,linestyle = "dotted") # adding vertical line in data co-ordinates ax2.axvline(0, c='silver', ls='-') # adding horizontal line in data co-ordinates ax2.axhline(0, c='silver', ls='-') ax2.set_title(f"{season}",fontsize=15) #凡例の表示 flg=12 ax2.legend(loc='upper left',fontsize=flg,title='Pitch Type') plt.show

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2022/04/14 02:20依頼された後にこの質問は修正されています

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