Matplotlib TypeError：图例仅接受两个非关键字参数

问题描述

我正在尝试生成一个具有三个动态元素的图例，并且出现此错误，我无法在线找到解决方案，而我尝试过的方法无效。图例中的变量为“ slp”，然后来自以下变量“ df”的“经度”和“纬度”：

slp
Out[40]: -0.01

df.head()
Out[39]: 
   index  time  windfarm_name  longitude   latitude  wind_speed      power
0      0  1991  Mihai Viteazu   28.62354  44.661127    6.473449  36.751247
1      1  1992  Mihai Viteazu   28.62354  44.661127    6.812166  41.154665
2      2  1993  Mihai Viteazu   28.62354  44.661127    6.986128  43.005901
3      3  1994  Mihai Viteazu   28.62354  44.661127    6.437906  36.975193
4      4  1995  Mihai Viteazu   28.62354  44.661127    6.610920  38.629562

错误消息是- TypeError：图例仅接受两个非关键字参数

我的代码看起来像这样，问题出在plt.legend所在的行上。感谢您提出的建议，我可以尝试创建具有三个动态元素的图例！

    #Wind Farm Trend Test Mean Monthly Wind Speed by Year
wf = ncData.groupby([pd.Grouper(key='time',freq='1Y'),pd.Grouper(key='windfarm_name')]).mean() # 
wf = wf.reset_index() #reset index to get 4 cols vs 2 with "time" column
#yrmo = wf['time'].dt.strftime('%Y-%m') #seperate out the year month from "time"
yrmo = wf['time'].dt.strftime('%Y') #seperate out the year month from "time"
wff = wf.assign(time=yrmo) #asssign year to dg df
windfarms = wff['windfarm_name'] 
lons = wff['longitude']
lats = wff['latitude']
reswf = []
wfspd= pd.DataFrame()
windspeed = wff['wind_speed']
mylist = wff.windfarm_name.unique() #unique windfarm names or total windfarms
for k in range(0,len(mylist)):
    df =  wff[(wff['windfarm_name'] == mylist[k])].reset_index()  
    #result2 = mk.seasonal_test(df.wind_speed)#seasonal mann-kendall test for monthly/seasonal data
    result2 = mk.original_test(df.wind_speed)#mann-kendall test
    trnd = result2.trend
    print('----Mean Wind Speeds---->' + mylist[k],trnd)
    slp = round(result2.slope,2)
    print(result2.slope) #MOS wind speed in m/s
    if trnd == 'decreasing':
        tseq = list(range(0,len(df)))
        df.plot(x ='time',y='wind_speed',kind = 'line')
        #plt.title(mylist[k])
        plt.title('1991-2019 Decreasing Trend - {}'.format(mylist[k]))
        plt.ylabel('m / s')
        plt.xlabel('Date')
        plt.legend(['Chinook MOS Wind Speed & Trend Slope {} m/s'.format(slp)],['Longitude'.format(df.longitude.iloc[0])],['Latitude'.format(df.latitude.iloc[0])])
        z = np.polyfit(tseq,df.wind_speed,1)
        p = np.poly1d(z)
        plt.plot(tseq,p(tseq),"r--")
        plt.show()

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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