轴外移动matplotlib传说使它由图框

Question

我熟悉以下问题截止：

Matplotlib savefig with a legend outside the plot

How to put the legend out of the plot

看来，在这些问题的答案有能够摆脱轴线的精确缩小以适合传说的奢华。但是，收缩轴并不是一个理想的解决方案，因为它使数据变小，实际上更难解释;特别是当它的复杂和有很多事情正在进行......因此需要一个大的图例

文档中复杂图例的示例演示了对此的需要，因为图中的图例实际上完全遮挡了多个数据点。

http://matplotlib.sourceforge.net/users/legend_guide.html#legend-of-complex-plots

我想能够做到动态是扩大图框的大小，以适应不断扩大的图例。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1) 
fig = plt.figure(1) 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine') 
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine') 
ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan') 
lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0)) 
ax.grid('on') 

注意最后标签“反正切”如何实际上是图框外（而且看上去很糟糕截止 - ！不出版质量）

最后，有人告诉我，这是在R和LaTeX中的正常行为，所以我有点困惑为什么这在python中如此困难......是否有历史原因？ Matlab在这个问题上同样很差吗？

我有（仅略）长版本的代码对引擎收录http://pastebin.com/grVjc007

Answer 1

对不起EMS，但我实际上刚刚从matplotlib mailling list中得到了另一个响应（谢谢出去Benjamin Root）。

我找的是调整savefig调用代码：

fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight') 
#Note that the bbox_extra_artists must be an iterable 

这显然是类似于调用tight_layout，而是你让savefig考虑额外的艺术家在计算中。这实际上是根据需要调整了数字框的大小。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1) 
fig = plt.figure(1) 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine') 
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine') 
ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan') 
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() 
lgd = ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1)) 
ax.grid('on') 
fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight') 

这产生：

Answer 2

补充：我发现了一些应该做的伎俩马上，但下面的代码的其余部分还提供了一种替代。

使用subplots_adjust()功能移动次要情节的自下而上：

fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # <-- Change the 0.02 to work for your plot. 

然后在图例命令的传说bbox_to_anchor部分偏移玩，得到你想要的图例框。设置figsize和使用subplots_adjust(bottom=...)的某些组合应该会为您生成质量图。

备选： 我只是改了行：

fig = plt.figure(1) 

到：

fig = plt.figure(num=1, figsize=(13, 13), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k') 

，改变

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0)) 

到

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,-0.02)) 

它在我的屏幕（24英寸CRT显示器）上显示出来很好。

这里figsize=(M,N)将数字窗口设置为M英寸乘以N英寸。只要玩这个，直到它看起来适合你。将其转换为更具扩展性的图像格式，并根据需要使用GIMP进行编辑，或者在包含图形时仅使用LaTeX viewport选项进行裁剪。

Answer 3

这里是另一个，非常手动解决方案。您可以定义轴的大小并相应地考虑填充（包括图例和标记）。希望对某人有用。

例（轴尺寸都是一样的！）：

代码：

#================================================== 
# Plot table 

colmap = [(0,0,1) #blue 
     ,(1,0,0) #red 
     ,(0,1,0) #green 
     ,(1,1,0) #yellow 
     ,(1,0,1) #magenta 
     ,(1,0.5,0.5) #pink 
     ,(0.5,0.5,0.5) #gray 
     ,(0.5,0,0) #brown 
     ,(1,0.5,0) #orange 
     ] 


import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

import collections 
df = collections.OrderedDict() 
df['labels']  = ['GWP100a\n[kgCO2eq]\n\nasedf\nasdf\nadfs','human\n[pts]','ressource\n[pts]'] 
df['all-petroleum long name'] = [3,5,2] 
df['all-electric'] = [5.5, 1, 3] 
df['HEV']   = [3.5, 2, 1] 
df['PHEV']   = [3.5, 2, 1] 

numLabels = len(df.values()[0]) 
numItems = len(df)-1 
posX = np.arange(numLabels)+1 
width = 1.0/(numItems+1) 

fig = plt.figure(figsize=(2,2)) 
ax = fig.add_subplot(111) 
for iiItem in range(1,numItems+1): 
    ax.bar(posX+(iiItem-1)*width, df.values()[iiItem], width, color=colmap[iiItem-1], label=df.keys()[iiItem]) 
ax.set(xticks=posX+width*(0.5*numItems), xticklabels=df['labels']) 

#-------------------------------------------------- 
# Change padding and margins, insert legend 

fig.tight_layout() #tight margins 
leg = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.02, 1), borderaxespad=0) 
plt.draw() #to know size of legend 

padLeft = ax.get_position().x0 * fig.get_size_inches()[0] 
padBottom = ax.get_position().y0 * fig.get_size_inches()[1] 
padTop = (1 - ax.get_position().y0 - ax.get_position().height) * fig.get_size_inches()[1] 
padRight = (1 - ax.get_position().x0 - ax.get_position().width) * fig.get_size_inches()[0] 
dpi  = fig.get_dpi() 
padLegend = ax.get_legend().get_frame().get_width()/dpi 

widthAx = 3 #inches 
heightAx = 3 #inches 
widthTot = widthAx+padLeft+padRight+padLegend 
heightTot = heightAx+padTop+padBottom 

# resize ipython window (optional) 
posScreenX = 1366/2-10 #pixel 
posScreenY = 0 #pixel 
canvasPadding = 6 #pixel 
canvasBottom = 40 #pixel 
ipythonWindowSize = '{0}x{1}+{2}+{3}'.format(int(round(widthTot*dpi))+2*canvasPadding 
              ,int(round(heightTot*dpi))+2*canvasPadding+canvasBottom 
              ,posScreenX,posScreenY) 
fig.canvas._tkcanvas.master.geometry(ipythonWindowSize) 
plt.draw() #to resize ipython window. Has to be done BEFORE figure resizing! 

# set figure size and ax position 
fig.set_size_inches(widthTot,heightTot) 
ax.set_position([padLeft/widthTot, padBottom/heightTot, widthAx/widthTot, heightAx/heightTot]) 
plt.draw() 
plt.show() 
#-------------------------------------------------- 
#==================================================