我很難將圖例添加到matplotlib.pyplot，我的目標(biāo)是使平行坐標(biāo)圖類似于那個由于我的用例類似，我使用了提供的解決方案，除了我只有 2 個觀察值，每組 1 個并且我添加了 plt.legend(axes,style)，以便創(chuàng)建圖例，但是當(dāng)我運行代碼時，我收到以下警告并且沒有傳奇。:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\legend.py:634: UserWarning: Legend 不支持實例?？梢允褂么硭囆g(shù)家來代替。請參閱：http : //matplotlib.org/users/legend_guide.html#using-proxy-artist "#using-proxy-artist".format(orig_handle)我試圖通過文檔但找不到解決方案。我發(fā)現(xiàn)下面列出的另一個stackoverflow帖子，但仍然不太清楚圖例的使用，特別是在傳遞給圖例函數(shù)之前如何解包子圖。任何人都可以請解釋它是如何工作的。#!/usr/bin/pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as tickerdef parallel_coordinates(data_sets, style=None):    dims = len(data_sets[0])    x    = range(dims)    fig, axes = plt.subplots(1, dims-1, sharey=False)    if style is None:        style = ['r-']*len(data_sets)    # Calculate the limits on the data    min_max_range = list()    for m in zip(*data_sets):        mn = min(m)        mx = max(m)        if mn == mx:            mn -= 0.5            mx = mn + 1.        r  = float(mx - mn)        min_max_range.append((mn, mx, r))    # Normalize the data sets    norm_data_sets = list()    for ds in data_sets:        nds = [(value - min_max_range[dimension][0]) /                 min_max_range[dimension][2]                 for dimension,value in enumerate(ds)]        norm_data_sets.append(nds)    data_sets = norm_data_sets    # Plot the datasets on all the subplots    for i, ax in enumerate(axes):        for dsi, d in enumerate(data_sets):            ax.plot(x, d, style[dsi])        ax.set_xlim([x[i], x[i+1]])    # Set the x axis ticks     for dimension, (axx,xx) in enumerate(zip(axes, x[:-1])):        axx.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([xx]))        ticks = len(axx.get_yticklabels())        labels = list()        step = min_max_range[dimension][2] / (ticks - 1)        mn   = min_max_range[dimension][0]        for i in xrange(ticks):            v = mn + i*step            labels.append('%4.2f' % v)        axx.set_yticklabels(labels)