这是可行的：

plt.plot(x, y, label='_nolegend_')

source

我经常为我不想显示的图例插入一个空标签。我做了一个非常简单的例子，希望能对你有所帮助。你需要根据自己的数据进行调整，但你需要的元素应该在那里。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

myY=np.random.randint(20, size=10)
myX=np.arange(0,len(myY))

selected=[5,10,15]

fig = plt.figure()
for X,Y in zip(myX,myY):
    if Y in selected:
        mylabel="label = %s"%(Y); mycolor='blue'
    else:
        mylabel=None; mycolor='red'
    plt.scatter(X,Y,50, color=mycolor, label=mylabel)
plt.legend()
plt.show()

这将创建以下图：

不管出于什么原因，这两个答案都不适合我的情况。什么工作，实际上是上面指出：
传奇还需要一个艺术家列表和一个标签列表来精确地控制什么进入你的传奇- tacaswell 7月11日14：46

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab

pd.Series(range(10)).plot(color = 'grey')
x = list(range(10))
y = [i + 1 for i in x]  
scat1 = plt.scatter(x, y)

pylab.legend([scat1],['moved points'], loc = 'upper left')

plt.show()

代码的结果：

也可以使用空字符串变量：

plt.plot(xData, yData, ..., label=str())

通过传递一个空的str（）对象，它不会记录任何内容。
Matplotlib API参考

我知道这篇文章是在十年前发表的，但我一直在寻找一种方法来做类似的事情，这篇文章是在谷歌搜索结果的顶部。我正在使用数据跟踪一个进程和它所产生的进程的堆使用情况。大多数进程占用的内存量可以忽略不计，显示整个图例将是笨拙的。我最终得到了以下解决方案：

label_names = heap_df.columns.values.tolist()
max_per_proc = heap_df.max()
max_heap_overall = max(max_per_proc)

fig, ax = plt.subplots()
plt.stackplot(heap_df.index, heap_df.values.T, labels=label_names)
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lbl_idx = []
for idx in range(len(labels)):
    if max_per_proc[labels[idx]] / max_heap_overall > 0.01:
        lbl_idx.append(idx)
ax.legend([lines[i] for i in lbl_idx], [labels[i] for i in lbl_idx])
        
plt.show()