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本文演示了我们如何解决在尝试使用 Matplotlib 绘图时出现的警告 No handles with labels found to put in legend。

没有发现带有标签的句柄放在图例中

Matplotlib 广泛用于各种应用程序，是一个 Python 库，旨在为用户提供在一定程度上类似于 MATLAB 的功能。 它创建数据的静态、动画和交互式可视化，用于分析和其他目的。

在尝试使用 Matplotlib 绘制某些东西时，我们可能希望标记可视化图形的特定部分，这是一种常见的情况，无论是出于理解还是其他原因。 在此过程中，我们可能会遇到警告，提示由于某些错误而无法创建图例。

考虑以下代码。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')

plt.axis([-5,5,-5,5])

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

plt.grid()

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'r', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 1, 3, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 4, 4, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True)

plt.legend()
plt.show()

执行程序后，我们会看到以下输出。

在上面提到的代码中，当尝试绘制图形时，我们收到一个错误，给出如下：

No artists with labels found to put in legend.  Note that artists whose label start with an underscore are ignored when `legend()` is called with no argument.

从输出图像可以看出，没有生成图例； 而不是标签，我们只看到了情节。

解决No handles with labels found to put in legend in Matplotlib

如果在对绘制的图形调用 legend() 方法之前未提供标签参数，则会出现警告。

pyplot 是 Matplotlib 的基于状态的接口，支持在 Python 中进行交互式图形绘图。 legend() 方法可以为轴添加图例。

但是，如果我们省略 labels 选项然后调用 legend() 函数，我们将收到错误消息。

找不到带有标签的艺术家放入图例。 请注意，当不带参数调用 legend() 时，标签以下划线开头的艺术家将被忽略。 以下是弹出此警告的一些情况。

原因 1：未声明任何标签

可能是应该包含在图例中的标签最初没有声明。

考虑以下示例。

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'r', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 1, 3, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 4, 4, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True)

在上面的箭头声明中，没有为它们分配任何标签，这可能导致图例找不到应该添加到图例中的标签。

在我们的例子中，修复很简单，将标签添加到箭头。

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'r', length_includes_head = True, label = 'u')
plt.arrow(0, 0, 1, 3, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True, label = 'v')
plt.arrow(0, 0, 4, 4, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True, label = 'u+v')

除了在 plt.arrow() 方法内声明标签，我们还可以通过将标签传递给 plt.legend() 函数本身来声明标签。

plt.legend() 方法接受一个列表或元组，其中包含您可能想要在绘图中声明的必要标签。

考虑下面的例子。

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'r', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 1, 3, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 4, 4, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True)

plt.legend(['u','v','u+v'])

现在标签已经定义好了，警告就不会出现了，我们的图就绘制成功了，如下所示。

有时我们会忘记声明图例的标签，这可能是一个很常见的错误。 每当我们声明图形的元素时，声明标签是一个好习惯； 这种方法有助于减少错过特定标签声明的机会。

从代码中可以看出，matplotlib 允许将标签声明为多个函数的参数，这些函数创建不同的绘图元素（在我们的例子中是 plt.arrow()）。

原因 2：传说后的情节

此问题的另一个根本原因可能是未正确遵循正确绘制图形的顺序； 比如在创建plot之前创建了legend，还是会弹出warning，legend也不会创建。

考虑以下代码。

plt.legend() # Wrong Placement

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True)
plt.arrow(0, 0, 3, 4, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True)

在这里，我们在实际创建绘图之前调用了 legend() 函数； 由于在调用 legend() 函数时未声明任何标签（或绘图），因此会出现警告，并且图例将保持为空。

要解决此问题，请确保调用了 legend()。 图表的每个方面都用合适的标签绘制。

在我们的例子中，那将是：

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True, label = "x")
plt.arrow(0, 0, 3, 4, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True, label = "y")

plt.legend() # Correct placement

现在 plt.legend() 的顺序已经固定，绘图将包含定义的图例。

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')

plt.axis([-5, 5, -5, 5])

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

plt.grid()

plt.arrow(0, 0, 3, 1, head_width = 0.2, color = 'r', length_includes_head = True, label = 'u')
plt.arrow(0, 0, 1, 3, head_width = 0.2, color = 'g', length_includes_head = True, label = 'v')
plt.arrow(0, 0, 4, 4, head_width = 0.2, color = 'b', length_includes_head = True, label = 'u+v')

plt.legend()
# plt.legend(['u','v','u+v'])
plt.show()