matplotlib 범례의 아이템을 동적으로 재주문하는 방법은 무엇입니까?

Question

전설 순서가 가장 최근의 관측 순위에 의해 결정되는 간단한 범프 차트를 만들려고합니다. 나는 판다 (pandas) DataFrame "y"와 같은 줄을 가로 지르는 랭킹을 가지고있다.

In[231]: y 
Out[231]: 
Currency AUD CAD CHF EUR GBP JPY NOK NZD SEK USD 
2017-09-08 5.0 1.0 8.0 3.0 9.0 7.0 4.0 6.0 2.0 10.0 
2017-09-22 8.0 2.0 10.0 1.0 5.0 9.0 4.0 6.0 3.0 7.0 
2017-10-06 4.0 5.0 10.0 2.0 7.0 9.0 3.0 8.0 1.0 6.0 
2017-10-20 3.0 4.0 10.0 1.0 7.0 5.0 6.0 9.0 2.0 8.0 
2017-11-03 5.0 3.0 10.0 1.0 9.0 7.0 2.0 8.0 4.0 6.0 
2017-11-17 5.0 4.0 10.0 1.0 9.0 7.0 3.0 8.0 2.0 6.0 

내가 지금까지 사용했던 코드 :

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.dates as mdates 

fig = plt.figure(figsize=(8.5,8.5)) 
ax = fig.add_subplot(111) 

l1,l2,l3,l4,l5,l6,l7,l8,l9,l10 = ax.plot_date(y.index.to_pydatetime(), y, '*-') 
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator(byweekday=(4),interval=2)) 
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %d')) 
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(1, 11, 1)) 
ax.set_title('Sample Chart', fontsize=20) 
plt.gca().invert_yaxis() 
fig.legend([l1,l2,l3,l4,l5,l6,l7,l8,l9,l10], ['AUD','CAD','CHF','EUR','GBP','JPY','NOK','NZD','SEK','USD'], 'right', fontsize=16, frameon=False, labelspacing=1.4) 
plt.tight_layout(pad=10) 

fig.png

의 출력을 생성하는 내 질문 2017 '에서 마지막 관찰을 기반으로 전설의 순서를 변경하는 방법입니다 -11-17? 즉, 나는 EUR, SEK, NOK 등을 원한다. 나는 정적 알파벳 순서를 원하지 않는다. 본질적으로 fig.legend에서 [l4, l9, l7, ..., l3]이 필요하지만,이 목록은 행이 'y'에 추가 될 때 순서가 변경됩니다. 적절한 순서로 목록을 생성 할 수는 있지만 fig.legend는 요소가 인용 부호로 묶인 목록을 허용하지 않습니다. 즉, [ 'l4', 'l9', 'l7', ..., 'l3'].

내가 완전히 잘못 될 수 있으므로 도움이 될 것입니다.

Answer 1

데이터 프레임의 마지막 (또는 다른) 행을 정렬 한 결과로 레이블 목록뿐만 아니라 범례 핸들로 사용할 줄 목록을 정렬해야합니다.

lines = ax.plot_date(...) 
lastrow = y.iloc[-1,:].values 
order = np.argsort(lastrow) 
fig.legend(np.array(lines)[order], y.columns[order]) 

전체 예제 :

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.dates as mdates 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.4,3)) 

lines = ax.plot_date(y.index.to_pydatetime(), y, '*-') 
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.WeekdayLocator(byweekday=(4),interval=2)) 
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %d')) 
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(1, 11, 1)) 

plt.gca().invert_yaxis() 

lastrow = y.iloc[-1,:].values 
order = np.argsort(lastrow) 
fig.legend(np.array(lines)[order], y.columns[order], loc='right', frameon=False) 
plt.subplots_adjust(right=0.85) 
plt.show()