如何在海洋散点图图例中适应太大的点大小？
抱歉
我用seaborn创建了一系列气泡图，除了图例外，它看起来还不错： 
我使用以下命令来创建该图：
ax = sns.scatterplot(x='year', y='population', hue='Country', data=temp,
size="density", sizes=(1500, 5000), alpha=0.25, palette="muted")
如何从图例中删除“国家/地区”并仅保留密度？文档中没有此类选项。另外，如何估算气泡中的值并使它们更可见？
可运行的代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
temp = pd.DataFrame({'year': [1980, 1980, 1980, 1980, 1980], 'population': [2.87,2.95,3.45,4.18,4.67], 'Country': ['ALB','ARM'
,'URY','PAN','CAF'], 'density': [1.0,1.03,1.2,1.46,1.63] })
ax=sns.scatterplot(x='year', y='population', hue='Country', data=temp,size="density", sizes=(500, 1500), alpha=0.25, palette="muted" )
ax.set_xlim(1950,2030)
for line in temp.index:
ax.text(temp.year[line], temp.population[line], temp.Country[line], horizontalalignment='center', size='medium', color='black', weight='semibold')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("")
ax.set_title("Population density in 5 closely populated countries")
约翰·C
ax.get_legend_handles_labels()获取图例的当前句柄和标签。这些只是列表，可以通过切片来缩短。显示尺寸的手柄太大，无法放入图例中。只需获取尺寸，缩放比例并重新设置即可。（请注意，handles[i].get_sizes()返回的列表通常只有一个条目。）
标签只是字符串。如果需要，可以再次创建它们，例如使用不同的格式。要更改显示的位数，可以先将标签转换为浮点，然后再转换为字符串f{float(label):.2f}'（使用f字符串进行格式化）。注意，第一个标签是标题，应该以不同的方式处理。
可选地，可以扩展ylimit，因为默认填充不会考虑大的散点。另外，文本可以垂直居中以更好地适合圆圈。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
temp = pd.DataFrame({'year': [1980, 1980, 1980, 1980, 1980],
'population': [2.87, 2.95, 3.45, 4.18, 4.67],
'Country': ['ALB', 'ARM', 'URY', 'PAN', 'CAF'],
'density': [1.0, 1.03, 1.2, 1.46, 1.63]})
ax = sns.scatterplot(x='year', y='population', hue='Country', data=temp,
size="density", sizes=(500, 1500), alpha=0.25, palette="muted")
ax.set_xlim(1950, 2030)
ylim0, ylim1 = ax.get_ylim()
ydelta = (ylim1 - ylim0) * 0.05
ax.set_ylim(ylim0 - ydelta, ylim1 + ydelta)
for line in temp.index:
ax.text(temp.year[line], temp.population[line], temp.Country[line], ha='center', va='center', size='medium',
color='black', weight='semibold')
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
entries_to_skip = len(temp) + 1
handles = handles[entries_to_skip:]
labels = labels[entries_to_skip:]
for h in handles[1:]:
sizes = [s / 10 for s in h.get_sizes()]
h.set_sizes(sizes)
labels = labels[:1] + [f'{float(lab):.2f}' for lab in labels[1:]]
plt.legend(handles, labels, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("")
plt.tight_layout()
plt.show()
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