如何修复系列图例？
我试图从熊猫数据框中创建一个交互式的图解图。
但是，我无法正确显示图例 。
这是一个工作示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.plotly as py
# sign into the plotly api
py.sign_in("***********", "***********")
# create some random dataframes
dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), index=dates, columns=['A'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), index=dates, columns=['B'])
df1.index.name = 'date'
df2.index.name = 'date'
现在我试图用plotly绘制数据框。
fig, ax = plt.subplots(1,1)
df1.plot(y='A', ax=ax)
df2.plot(y='B', ax=ax)
py.iplot_mpl(fig, filename='random')
注意没有传说
编辑：
根据以下建议，我添加了update字典。 虽然这确实显示了这个传说，但它却让这个情节变得混乱起来：
fig, ax = plt.subplots(1,1)
df1.plot(y='A', ax=ax)
df2.plot(y='B', ax=ax)
update = dict(
layout=dict(
annotations=[dict(text=' ')], # rm erroneous 'A', 'B', ... annotations
showlegend=True # show legend
)
)
py.iplot_mpl(fig, update=update, filename='random')
编辑2：
从layout字典中删除annotations条目会导致图表正确显示，但图例不是y列名称，而是x列名称，数据框的索引名称
fig, ax = plt.subplots(1,1)
df1.plot(y='A', ax=ax)
df2.plot(y='B', ax=ax)
update = dict(
layout=dict(
showlegend=True # show legend
)
)
py.iplot_mpl(fig, update=update, filename='random')
结果如下图所示：
编辑3：
我发现了一种重写图例文本的方法，但它似乎有点klunky。 鉴于我已经指定了我想绘制的数据帧列：
df1.plot(y='A', ax=ax)
我会预期y='A'会导致'A'被用作图例标签。
看起来情况并非如此，虽然可以使用索引标签来覆盖，如下所示，但它只是感觉不对。
有没有更好的方法来实现这个结果？
update = dict(
layout=dict(
showlegend=True,
),
data=[
dict(name='A'),
dict(name='B'),
]
)
py.iplot_mpl(fig, update=update, filename='random')
传奇不能很好地从matplotlib转换到情节。
幸运的是，为matplotlib绘图添加一个阴谋传说非常简单：
update = dict(
layout=dict(
showlegend=True # show legend
)
)
py.iplot_mpl(fig, update=update)
在这里查看完整的ipython笔记本。
有关更多信息，请参阅剧情用户指南。
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