如何将图例置于情节之外

有很多方法可以做你想做的事。要添加 @inalis 和 @Navi 已经说过的内容，您可以使用 bbox_to_anchor 关键字参数将图例部分放置在轴之外和/或减小字体大小。

在考虑减小字体大小（这会使事情变得非常难以阅读）之前，请尝试将图例放置在不同的位置：

因此，让我们从一个通用示例开始：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i)

ax.legend()

plt.show()

https://i.stack.imgur.com/LQ8xkm.png

如果我们做同样的事情，但使用 bbox_to_anchor 关键字参数，我们可以将图例稍微移到轴边界之外：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i)
 
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.1, 1.05))

plt.show()

https://i.stack.imgur.com/OtE5Um.png

同样，使图例更加水平和/或将其放在图形的顶部（我还打开了圆角和一个简单的阴影）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    line, = ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$'%i)

ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.05),
          ncol=3, fancybox=True, shadow=True)
plt.show()

https://i.stack.imgur.com/zgtBlm.png

或者，缩小当前绘图的宽度，并将图例完全放在图形轴之外（注意：如果使用 tight_layout()，则省略 ax.set_position()：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$'%i)

# Shrink current axis by 20%
box = ax.get_position()
ax.set_position([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height])

# Put a legend to the right of the current axis
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

plt.show()

https://i.stack.imgur.com/v34g8m.png

并以类似的方式，将绘图垂直缩小，并在底部放置一个水平图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    line, = ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$'%i)

# Shrink current axis's height by 10% on the bottom
box = ax.get_position()
ax.set_position([box.x0, box.y0 + box.height * 0.1,
                 box.width, box.height * 0.9])

# Put a legend below current axis
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),
          fancybox=True, shadow=True, ncol=5)

plt.show()

https://i.stack.imgur.com/cXcYam.png

看看matplotlib legend guide。您还可以查看 plt.figlegend()。

---

放置图例 (bbox_to_anchor)

使用 plt.legend 的 loc 参数将图例定位在坐标区的边界框内。
例如 loc="upper right" 将图例放置在边界框的右上角，默认情况下从 (0,0) 开始到坐标轴坐标中的 (1,1)（或边界框符号 (x0,y0, width, height)=(0,0,1,1)）。

要将图例放置在坐标区边界框之外，可以指定图例左下角坐标轴坐标的元组 (x0,y0)。

plt.legend(loc=(1.04,0))

一种更通用的方法是使用 bbox_to_anchor 参数手动指定应放置图例的边界框。可以限制自己只提供 bbox 的 (x0, y0) 部分。这将创建一个零跨度框，其中的图例将按照 loc 参数给出的方向展开。例如

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,1), loc="upper left")

将图例置于坐标区之外，以使图例的左上角位于坐标区坐标中的 (1.04,1) 位置。

下面给出了更多示例，其中还显示了不同参数（如 mode 和 ncols）之间的相互作用。

https://i.stack.imgur.com/OIMyM.png

l1 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,1), borderaxespad=0)
l2 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,0), loc="lower left", borderaxespad=0)
l3 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.04,0.5), loc="center left", borderaxespad=0)
l4 = plt.legend(bbox_to_anchor=(0,1.02,1,0.2), loc="lower left",
                mode="expand", borderaxespad=0, ncol=3)
l5 = plt.legend(bbox_to_anchor=(1,0), loc="lower right", 
                bbox_transform=fig.transFigure, ncol=3)
l6 = plt.legend(bbox_to_anchor=(0.4,0.8), loc="upper right")

有关如何解释 bbox_to_anchor 的 4 元组参数（如 l4 中的）的详细信息，请参见 this question。 mode="expand" 在 4 元组给出的边界框内水平扩展图例。有关垂直展开的图例，请参阅 this question。

有时在图形坐标而不是轴坐标中指定边界框可能很有用。这在上面的示例 l5 中显示，其中 bbox_transform 参数用于将图例放在图的左下角。

后期处理

将图例放置在轴之外通常会导致不希望出现的情况，即它完全或部分位于图形画布之外。

这个问题的解决方案是：

调整子图参数 可以使用 plt.subplots_adjust 调整子图参数，使轴在图中占用更少空间（从而为图例留出更多空间）。例如 plt.subplots_adjust(right=0.7) 在图的右侧留下 30% 的空间，可以放置图例。

紧密布局使用 plt.tight_layout 允许自动调整子图参数，使图形中的元素紧靠图形边缘。不幸的是，在这种自动化中没有考虑图例，但我们可以提供一个矩形框，整个子图区域（包括标签）都适合。 plt.tight_layout(rect=[0,0,0.75,1])

使用 bbox_inches = "tight" 保存图形 plt.savefig 的参数 bbox_inches = "tight" 可用于保存图形，以便画布上的所有艺术家（包括图例）都适合保存的区域。如果需要，图形大小会自动调整。 plt.savefig("output.png", bbox_inches="tight")

自动调整子图参数一种自动调整子图位置的方法，使图例适合画布而不改变图形大小可以在这个答案中找到：Creating figure with exact size and no padding (and legend outside the axes)

上述案例之间的比较：

https://i.stack.imgur.com/zqKjY.png

备择方案

一个人物传说

可以使用图例而不是轴 matplotlib.figure.Figure.legend。这对于 matplotlib 版本 >=2.1 尤其有用，其中不需要特殊参数

fig.legend(loc=7) 

为图的不同轴上的所有艺术家创建一个图例。图例使用 loc 参数放置，类似于它放置在轴内的方式，但参考整个图形 - 因此它会自动位于轴外。剩下的就是调整子图，使图例和轴之间没有重叠。上面的 “调整子图参数” 点会有所帮助。一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,2*np.pi)
colors=["#7aa0c4","#ca82e1" ,"#8bcd50","#e18882"]
fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
for i in range(4):
    axes[i//2].plot(x,np.sin(x+i), color=colors[i],label="y=sin(x+{})".format(i))

fig.legend(loc=7)
fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(right=0.75)   
plt.show()

https://i.stack.imgur.com/v1AU6.png

专用子图轴内的图例

使用 bbox_to_anchor 的替代方法是将图例放置在其专用的子图轴 (lax) 中。由于图例子图应该小于图，我们可以在创建坐标区时使用 gridspec_kw={"width_ratios":[4,1]}。我们可以隐藏坐标轴lax.axis("off")，但仍然放一个图例。图例句柄和标签需要通过h,l = ax.get_legend_handles_labels()从真实图中获取，然后可以提供给lax子图中的图例，lax.legend(h,l) .下面是一个完整的例子。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = 6,2

fig, (ax,lax) = plt.subplots(ncols=2, gridspec_kw={"width_ratios":[4,1]})
ax.plot(x,y, label="y=sin(x)")
....

h,l = ax.get_legend_handles_labels()
lax.legend(h,l, borderaxespad=0)
lax.axis("off")

plt.tight_layout()
plt.show()

这会产生一个图，在视觉上与上面的图非常相似：

https://i.stack.imgur.com/4RrYb.png

我们也可以使用第一个轴来放置图例，但使用图例轴的 bbox_transform，

ax.legend(bbox_to_anchor=(0,0,1,1), bbox_transform=lax.transAxes)
lax.axis("off")

在这种方法中，我们不需要从外部获取图例句柄，但我们需要指定 bbox_to_anchor 参数。

进一步阅读和注释：

考虑 matplotlib 图例指南，其中包含一些您想用图例做的其他事情的示例。

可以直接在回答此问题时找到一些用于放置饼图图例的示例代码：Python - 图例与饼图重叠

loc 参数可以采用数字而不是字符串，这使调用更短，但是它们之间的映射不是很直观。这是供参考的映射：

https://i.stack.imgur.com/jxecX.png

---

只需在 plot() 调用之后调用 legend()，如下所示：

# matplotlib
plt.plot(...)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

# Pandas
df.myCol.plot().legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

结果看起来像这样：

https://i.stack.imgur.com/5fgie.png

---

您可以通过指定 FontProperties 的 set_size 来缩小图例文本。

资源：图例指南 matplotlib.legend matplotlib.pyplot.legend matplotlib.font_manager set_size(self, size) 有效字体大小为 xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large、larger、smaller , 无 真正的 Python：使用 Matplotlib 进行 Python 绘图（指南）

图例指南

matplotlib.legend

matplotlib.pyplot.legend

matplotlib.font_manager set_size(self, size) 有效字体大小为 xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large、larger、smaller、None

set_size（自我，大小）

有效字体大小为 xx-small、x-small、small、medium、large、x-large、xx-large、larger、smaller、None

真正的 Python：使用 Matplotlib 进行 Python 绘图（指南）

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

fontP = FontProperties()
fontP.set_size('xx-small')

p1, = plt.plot([1, 2, 3], label='Line 1')
p2, = plt.plot([3, 2, 1], label='Line 2')
plt.legend(handles=[p1, p2], title='title', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', prop=fontP)

https://i.stack.imgur.com/OMgiC.png

正如 Mateen Ulhaq 所指出的，fontsize='xx-small' 也可以使用，无需导入 FontProperties。

plt.legend(handles=[p1, p2], title='title', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', fontsize='xx-small')

---

要将图例放置在绘图区域之外，请使用 legend() 的 loc 和 bbox_to_anchor 关键字。例如，以下代码会将图例放置在绘图区域的右侧：

legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1,1))

有关详细信息，请参阅 legend guide

---

简短回答：您可以使用 bbox_to_anchor + bbox_extra_artists + bbox_inches='tight'。

更长的答案：您可以使用 bbox_to_anchor 手动指定图例框的位置，正如其他人在答案中指出的那样。

但是，通常的问题是图例框被裁剪，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# data 
all_x = [10,20,30]
all_y = [[1,3], [1.5,2.9],[3,2]]

# Plot
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(all_x, all_y)

# Add legend, title and axis labels
lgd = ax.legend( [ 'Lag ' + str(lag) for lag in all_x], loc='center right', bbox_to_anchor=(1.3, 0.5))
ax.set_title('Title')
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')

fig.savefig('image_output.png', dpi=300, format='png')

https://i.stack.imgur.com/DWe9y.png

为了防止图例框被裁剪，当您保存图形时，您可以使用参数 bbox_extra_artists 和 bbox_inches 要求 savefig 在保存的图像中包含裁剪的元素：

fig.savefig('image_output.png', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')

示例（我只更改了最后一行，将 2 个参数添加到 fig.savefig()）：

import matplotlib.pyplot as plt

# data 
all_x = [10,20,30]
all_y = [[1,3], [1.5,2.9],[3,2]]

# Plot
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(all_x, all_y)

# Add legend, title and axis labels
lgd = ax.legend( [ 'Lag ' + str(lag) for lag in all_x], loc='center right', bbox_to_anchor=(1.3, 0.5))
ax.set_title('Title')
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')    

fig.savefig('image_output.png', dpi=300, format='png', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')

https://i.stack.imgur.com/xGq1Y.png

我希望 matplotlib 本身允许图例框的外部位置为 Matlab does：

figure
x = 0:.2:12;
plot(x,besselj(1,x),x,besselj(2,x),x,besselj(3,x));
hleg = legend('First','Second','Third',...
              'Location','NorthEastOutside')
% Make the text of the legend italic and color it brown
set(hleg,'FontAngle','italic','TextColor',[.3,.2,.1])

https://i.stack.imgur.com/bUGFR.png

---

除了此处的所有出色答案之外，如果可能，较新版本的 matplotlib 和 pylab 可以自动确定放置图例的位置，而不会干扰绘图。

pylab.legend(loc='best')

https://i.stack.imgur.com/NDq48.png

但是，如果没有地方可以放置图例而不重叠数据，那么您将需要尝试其他答案之一；使用 loc="best" 将永远不会将图例 置于情节之外。

---

简短答案：在图例上调用可拖动并以交互方式将其移动到您想要的任何位置：

ax.legend().draggable()

长答案：如果您更喜欢以交互方式/手动方式而不是以编程方式放置图例，您可以切换图例的可拖动模式，以便您可以将其拖动到任何您想要的位置。检查以下示例：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
#define the figure and get an axes instance
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
#plot the data
x = np.arange(-5, 6)
ax.plot(x, x*x, label='y = x^2')
ax.plot(x, x*x*x, label='y = x^3')
ax.legend().draggable()
plt.show()

---

https://i.stack.imgur.com/foCZw.png

这样做：

fig = pylab.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x,y,label=label,color=color)
# Make the legend transparent:
ax.legend(loc=2,fontsize=10,fancybox=True).get_frame().set_alpha(0.5)
# Make a transparent text box
ax.text(0.02,0.02,yourstring, verticalalignment='bottom',
                     horizontalalignment='left',
                     fontsize=10,
                     bbox={'facecolor':'white', 'alpha':0.6, 'pad':10},
                     transform=self.ax.transAxes)

---

值得刷新这个问题，因为较新版本的 Matplotlib 使得将图例定位在情节之外变得更加容易。我使用 Matplotlib 版本 3.1.1 制作了这个示例。

用户可以将 2 元组坐标传递给 loc 参数以将图例定位在边界框中的任何位置。唯一的问题是您需要运行 plt.tight_layout() 以让 matplotlib 重新计算绘图尺寸，以便图例可见：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0, 1], [0, 1], label="Label 1")
plt.plot([0, 1], [0, 2], label='Label 2')

plt.legend(loc=(1.05, 0.5))
plt.tight_layout()

这导致以下情节：

https://i.stack.imgur.com/MpHTh.png

参考：

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

https://showmecode.info/matplotlib/legend/reposition-legend/（个人网站）

---

如前所述，您还可以将图例放置在绘图中，或者也可以稍微偏离它的边缘。以下是使用 IPython Notebook 制作的 Plotly Python API 的示例。我在团队中。

首先，您需要安装必要的软件包：

import plotly
import math
import random
import numpy as np

然后，安装 Plotly：

un='IPython.Demo'
k='1fw3zw2o13'
py = plotly.plotly(username=un, key=k)


def sin(x,n):
sine = 0
for i in range(n):
    sign = (-1)**i
    sine = sine + ((x**(2.0*i+1))/math.factorial(2*i+1))*sign
return sine

x = np.arange(-12,12,0.1)

anno = {
'text': '$\\sum_{k=0}^{\\infty} \\frac {(-1)^k x^{1+2k}}{(1 + 2k)!}$',
'x': 0.3, 'y': 0.6,'xref': "paper", 'yref': "paper",'showarrow': False,
'font':{'size':24}
}

l = {
'annotations': [anno], 
'title': 'Taylor series of sine',
'xaxis':{'ticks':'','linecolor':'white','showgrid':False,'zeroline':False},
'yaxis':{'ticks':'','linecolor':'white','showgrid':False,'zeroline':False},
'legend':{'font':{'size':16},'bordercolor':'white','bgcolor':'#fcfcfc'}
}

py.iplot([{'x':x, 'y':sin(x,1), 'line':{'color':'#e377c2'}, 'name':'$x\\\\$'},\
      {'x':x, 'y':sin(x,2), 'line':{'color':'#7f7f7f'},'name':'$ x-\\frac{x^3}{6}$'},\
      {'x':x, 'y':sin(x,3), 'line':{'color':'#bcbd22'},'name':'$ x-\\frac{x^3}{6}+\\frac{x^5}{120}$'},\
      {'x':x, 'y':sin(x,4), 'line':{'color':'#17becf'},'name':'$ x-\\frac{x^5}{120}$'}], layout=l)

这将创建您的图表，并允许您将图例保留在图表本身中。如果未设置图例，则默认将其放置在图中，如此处所示。

https://i.stack.imgur.com/SZgAG.png

对于替代放置，您可以紧密对齐图表的边缘和图例的边框，并删除边框线以更紧密地配合。

https://i.stack.imgur.com/Ev3xA.png

您可以使用代码或 GUI 移动和重新设置图例和图形的样式。要移动图例，您可以使用以下选项通过将 x 和 y 值指定为 <= 1 来将图例定位在图形内。例如：

{"x" : 0,"y" : 0} -- 左下角

{"x" : 1, "y" : 0} -- 右下

{"x" : 1, "y" : 1} -- 右上角

{"x" : 0, "y" : 1} -- 左上角

{"x" :.5, "y" : 0} -- 底部中心

{"x": .5, "y" : 1} -- 顶部居中

在这种情况下，我们选择右上角 legendstyle = {"x" : 1, "y" : 1}，也在 the documentation 中描述：

https://i.stack.imgur.com/O8vCG.png

---

我只是使用字符串 'center left' 作为位置，就像在 matlab 中一样。我从 matplotlib 导入了 pylab。

看代码如下：

from matplotlib as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
t = A[:,0]
sensors = A[:,index_lst]
    
for i in range(sensors.shape[1]):
    plt.plot(t,sensors[:,i])
        
plt.xlabel('s')
plt.ylabel('°C')
lgd = plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5),fancybox = True, shadow = True)

https://i.stack.imgur.com/dNQCa.png

---

这些方面的东西对我有用。从 Joe 的一些代码开始，此方法修改窗口宽度以自动适应图右侧的图例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.ion()

x = np.arange(10)

fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)

for i in xrange(5):
    ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$'%i)

# Put a legend to the right of the current axis
leg = ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))

plt.draw()

# Get the ax dimensions.
box = ax.get_position()
xlocs = (box.x0,box.x1)
ylocs = (box.y0,box.y1)

# Get the figure size in inches and the dpi.
w, h = fig.get_size_inches()
dpi = fig.get_dpi()

# Get the legend size, calculate new window width and change the figure size.
legWidth = leg.get_window_extent().width
winWidthNew = w*dpi+legWidth
fig.set_size_inches(winWidthNew/dpi,h)

# Adjust the window size to fit the figure.
mgr = plt.get_current_fig_manager()
mgr.window.wm_geometry("%ix%i"%(winWidthNew,mgr.window.winfo_height()))

# Rescale the ax to keep its original size.
factor = w*dpi/winWidthNew
x0 = xlocs[0]*factor
x1 = xlocs[1]*factor
width = box.width*factor
ax.set_position([x0,ylocs[0],x1-x0,ylocs[1]-ylocs[0]])

plt.draw()

---

您也可以尝试 figlegend。可以创建独立于任何 Axes 对象的图例。但是，您可能需要创建一些“虚拟”路径以确保正确传递对象的格式。

---

当我有巨大的传奇时，对我有用的解决方案是使用额外的空图像布局。在下面的示例中，我制作了 4 行，并在底部绘制了带有图例偏移量的图像（bbox_to_anchor）在顶部它不会被剪切。

f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(414)
lgd = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(0, 4), mode="expand", borderaxespad=0.3)
ax.autoscale_view()
plt.savefig(fig_name, format='svg', dpi=1200, bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')

---

这是另一个解决方案，类似于添加 bbox_extra_artists 和 bbox_inches，您不必在 savefig 调用范围内添加额外的艺术家。我想出了这个，因为我在函数中生成了大部分情节。

您可以提前将它们添加到 Figure 的艺术家，而不是在您想写出时将所有添加内容添加到边界框。使用类似于 Franck Dernoncourt 的 answer above 的东西：

import matplotlib.pyplot as plt

# data 
all_x = [10,20,30]
all_y = [[1,3], [1.5,2.9],[3,2]]

# plotting function
def gen_plot(x, y):
    fig = plt.figure(1)
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(all_x, all_y)
    lgd = ax.legend( [ "Lag " + str(lag) for lag in all_x], loc="center right", bbox_to_anchor=(1.3, 0.5))
    fig.artists.append(lgd) # Here's the change
    ax.set_title("Title")
    ax.set_xlabel("x label")
    ax.set_ylabel("y label")
    return fig

# plotting
fig = gen_plot(all_x, all_y)

# No need for `bbox_extra_artists`
fig.savefig("image_output.png", dpi=300, format="png", bbox_inches="tight")

Here's the generated plot.

---

这是 here 中的 matplotlib 教程中的一个示例。这是更简单的示例之一，但我为图例添加了透明度并添加了 plt.show() ，因此您可以将其粘贴到交互式 shell 中并获得结果：

import matplotlib.pyplot as plt
p1, = plt.plot([1, 2, 3])
p2, = plt.plot([3, 2, 1])
p3, = plt.plot([2, 3, 1])
plt.legend([p2, p1, p3], ["line 1", "line 2", "line 3"]).get_frame().set_alpha(0.5)
plt.show()

---