はどのようにmatplotlibのとのpython

Question

私はシェープファイルからPythonで階級区分図をプロットしていますを使用して表形式の伝説を作るために、私が怒鳴るのコードを使用しています、プロットの凡例をカスタマイズします凡例を視覚化するために私がここで見つけた小さなパッチを使用しています。http://nbviewer.ipython.org/gist/jorisvandenbossche/d4e6efedfa1e4e91ab65

はので、私の質問は、今、私は

Answer 1

あなたが使用することができ、カスタマイズの伝説を持つことができる方法である：私はこれに似た何かが必​​要、 しかし：ここ

は私の結果です凡例として plt.table

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

valeur = np.array([.1,.45,.7]) 
text=[["Faible","Ng<1,5" ],["Moyenne","1,5<Ng<2,5"],[u"Elevée", "Ng>2,5"]] 
colLabels = ["Exposition", u"Densité"] 


tab=plt.table(cellText=text, colLabels=colLabels, 
        colWidths = [0.2,0.2], loc='lower right', 
        cellColours=plt.cm.hot_r(np.c_[valeur,valeur])) 

plt.show() 

contourfプロットにこのテーブルをリンクするために、次のように行うことがあります。

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 

a = np.sort(np.random.rand(100)).reshape(10,10)*4 

levels = np.array([0,1.5,2.5,4]) 
sm = plt.contourf(a, levels = levels, cmap=plt.cm.hot_r) 


text=[["Faible","Ng<1,5" ],["Moyenne","1,5<Ng<2,5"],[u"Elevée", "Ng>2,5"]] 
colLabels = ["Exposition", u"Densité"] 

col = levels[:-1] + np.diff(levels)/2. 
cellcol = sm.cmap(sm.norm(np.c_[col,col])) 

tax = plt.gcf().add_axes([0,0,1,1]) 
tab=tax.table(cellText=text, colLabels=colLabels, 
        colWidths = [0.2,0.2], loc='lower left', 
        cellColours=cellcol) 

tax.axis("off") 
plt.show()