我有幾個變量，我想在一張圖上查看它們的自相關函數。我可以做這個。但問題是我不確定如何創建一個圖例，以便我知道哪個變量是哪個。這是我的數據的樣子：import pandas as pd from pandas.plotting import autocorrelation_plotdf = pd.DataFrame(data = { "Year": [y for y in range(1800, 2000)], "Var 1": [random.random() for i in range(200)], "Var 2": [random.random() for i in range(200)], "Var 3": [random.random() for i in range(200)]})df.set_index("Year")現在這是我在一張圖上繪制自相關函數的方法：for variable in df.columns: autocorrelation_plot(df[variable])問題是沒有傳說，所以我不知道哪個變量是哪個。而且，autocorrelation_plot沒有legend論據。
3 回答
慕尼黑的夜晚無繁華
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試試這個代碼：
for variable in df.columns:
ax = autocorrelation_plot(df[variable])
ax.legend(ax.get_lines())
autocorrelation_plot返回一個類型的對象，AxesSubplot它允許您像使用 matplotlib 一樣操作圖形。因此，要添加圖例，您只需將函數剛剛繪制的線條作為參數傳遞。
例如，使用此代碼，我打印每條打印行的顏色，然后更改行的標簽，添加字符串variable：
i=0
for variable in df.columns:
ax = autocorrelation_plot(df[variable])
print(variable, ax.get_lines()[-1].get_color())
for k in range(i, len(ax.get_lines())):
ax.get_lines()[k].set_label(f'{k}_{variable}')
i+=6
ax.legend(ax.get_lines())
守候你守候我
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我即興創作了來自@Massifox 的答案，我能夠為自相關圖定制一個圖例
from matplotlib.lines import Line2D
plot_color = []
for variable in df.columns:
ax = autocorrelation_plot(df[variable])
plot_color.append((ax.get_lines()[-1].get_color()))
custom_lines = [Line2D([0],[0], color=plot_color [0], lw=2),
Line2D([0],[0], color=plot_color [1], lw=2),
Line2D([0],[0], color=plot_color [2], lw=2)]
ax.legend(custom_lines, ['label1', 'label2', 'label3'])
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