Dalam artikel ini, kami akan membahas cara menambahkan legenda ke plot scatter di Matplotlib. Legenda adalah area dalam plot yang menjelaskan elemen-elemen yang terlibat dalam grafik. Matplotlib menyediakan metode built-in bernama legend() untuk tujuan ini.

Contoh 1: Menambahkan Legenda dengan Nilai

Berikut adalah contoh sederhana bagaimana kita dapat menambahkan legenda ke plot scatter di Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# Definisi data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

# Definisi nilai, kelas, dan warna untuk mapping 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = ['A', 'B', 'C']
colors = ListedColormap(['red', 'blue', 'purple'])

# Membuat plot scatter
scatter = plt.scatter(x, y, c=values, cmap=colors)

# Menambahkan legenda dengan nilai
plt.legend(*scatter.legend_elements())

Dalam contoh ini, kita dapat melihat bahwa legenda yang dibuat menampilkan nilai-nilai yang kita definisikan sebelumnya (0, 1, 2).

Contoh 2: Menambahkan Legenda dengan Nama Kelas

Berikut adalah contoh lain bagaimana kita dapat menambahkan legenda ke plot scatter di Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# Definisi data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

# Definisi nilai, kelas, dan warna untuk mapping 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = ['A', 'B', 'C']
colors = ListedColormap(['red', 'blue', 'purple'])

# Membuat plot scatter
scatter = plt.scatter(x, y, c=values, cmap=colors)

# Menambahkan legenda dengan nama kelas
plt.legend(handles=scatter.legend_elements()[0], labels=classes)

Dalam contoh ini, kita dapat melihat bahwa legenda yang dibuat menampilkan nama-nama kelas yang kita definisikan sebelumnya (A, B, C) sebagai opposed to nilai-nilai (0, 1, 2) yang kita definisikan.

Sumber Daya Tambahan

• Cara Meningkatkan Ukuran Plot di Matplotlib
• Cara Mengatur Posisi Judul di Matplotlib
• Cara Menetapkan Rentang Axis di Matplotlib