Matplotlib自动图例外图[重复]

Posted 2023-02-16

【中文标题】Matplotlib自动图例外图[重复]

【英文标题】：Matplotlib automatic legend outside plot [duplicate]

【发布时间】：2015-08-05 11:38:52

【问题描述】：

我正在尝试在 Python 的 matplotlib 图中使用关键字 bbox_to_anchor()。

这是我制作的一个非常基本的情节based on this example。 ：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3]
plt.subplot(211)
plt.plot(x, label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, -0.15, 1, 0), loc=2, ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0)
plt.show()

我正在尝试使用bbox_to_anchor() 自动将图例放置在绘图之外。在此示例中，bbox_to_anchor() 列出了 4 个参数。

在这个特定的示例（上图）中，图例位于绘图下方，因此每次更改绘图时都需要手动输入数字 -0.15（字体大小、删除轴标题等）。 是否可以针对以下场景自动计算这 4 个数字？：

下图传说 图例之上 情节右侧的图例

如果没有，是否可以在 Python 中对这些数字做出正确的猜测？

另外，在上面的示例代码中，我将bbox_to_anchor() 中的最后两个数字设置为 1 和 0，因为我不明白它们是什么或它们是如何工作的。 bbox_to_anchor() 中的最后 2 个数字是什么意思？

【参考方案1】：

编辑：

我强烈建议使用 ImportanceOfBeingErnest 的答案： How to put the legend out of the plot

这个比较容易理解：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3]
plt.subplot(211)
plt.plot(x, label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc='upper left', ncol=1)
plt.show()

现在使用 to 坐标 (x,y)。对于loc，您可以使用：

valid locations are:
right
center left
upper right
lower right
best
center
lower left
center right
upper left
upper center
lower center

【讨论】：

谢谢。不是每次都需要手动设置坐标吗？

另外，数据序列标签对我来说很长。在传说中，这导致它们被切断。有没有办法避免这种情况？

如果您设置“左上角”，例如 (1,1.25)，则图例不在情节范围内。无论如何，图例应该很短

【参考方案2】：

bbox_to_anchor 的参数在轴坐标中。 matplotlib 使用不同的坐标系来简化屏幕上对象的放置。在处理定位图例时，要处理的关键坐标系是 Axes 坐标、Figure 坐标和 Display 坐标（以像素为单位），如下所示：

matplotlib coordinate systems

如前所述，bbox_to_anchor 位于 Axes 坐标中，并且不需要矩形的所有 4 个元组参数。您可以简单地给它一个包含 (xpos, ypos) 轴坐标的双参数元组。在这种情况下， loc 参数将定义图例的锚点。因此，要将图例固定在轴的右外侧并与顶部边缘对齐，您将发出以下命令：

lgd = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc='upper left')

但是，这不会重新定位 Axes 相对于 Figure 的位置，这可能会将图例定位在 Figure 画布之外。为了自动重新定位图形画布以与轴和图例对齐，我使用了以下算法。

首先，在画布上绘制图例，为其分配真实的像素坐标：

plt.gcf().canvas.draw()

然后定义从像素坐标到图形坐标的转换：

invFigure = plt.gcf().transFigure.inverted()

接下来，获取以像素为单位的图例范围并转换为图形坐标。拉出x方向最远的范围，因为那是我们需要调整的画布方向：

lgd_pos = lgd.get_window_extent()
lgd_coord = invFigure.transform(lgd_pos)
lgd_xmax = lgd_coord[1, 0]

对轴做同样的事情：

ax_pos = plt.gca().get_window_extent()
ax_coord = invFigure.transform(ax_pos)
ax_xmax = ax_coord[1, 0]

最后，使用tight_layout 调整图形画布，以调整必须移动的轴的比例，以便为图例留出空间以适应画布：

shift = 1 - (lgd_xmax - ax_xmax)
plt.gcf().tight_layout(rect=(0, 0, shift, 1))

请注意，tight_layout 的 rect 参数位于图形坐标中，并定义了包含轴的紧密布局边界的矩形的左下角和右上角，其中不包括图例。所以一个简单的tight_layout调用就相当于设置了(0, 0, 1, 1)的rect bounds。

【讨论】：

这是一个很好的答案。这是我尝试过的唯一一个以编程方式工作的。很好地解释了它；例如，如果将图例放在图的上方/下方，最好有一个更通用的答案，该答案可以向任何方向移动。

我喜欢你提供的坐标图。非常直观。