Matplotlib 中如何将图例放置在绘图之外
图例可以通过使用 bbox_to_anchor
放置在 Matplotlib 中的绘图之外。bbox
表示容纳图例的边界框 - bounding box
。
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1))
它将图例放置在坐标轴上的位置 (1.05, 1)
处。(0, 0)
是轴坐标的左下角,而 (1.0, 1.0)
是轴坐标的右上角。
图例边界框的实际大小和位置由 plt.legend
中的 bbox_to_anchor
和 loc
的 4 元组参数定义。
plt.legend(bbox_to_anchor=(x0, y0, width, height), loc=)
width
和 height
是图例框的宽度和高度,而 (x0, y0)
是边界框 loc
的坐标。
loc 的值可以是具有以下关系的数字或字符串,
loc 编号 |
loc 字符串 |
---|---|
0 |
best |
1 |
upper right |
2 |
upper left |
3 |
lower left |
4 |
lower right |
5 |
right |
6 |
center left |
7 |
center right |
8 |
lower center |
9 |
upper center |
10 |
center |
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0, 0.3, 0.2), loc='upper left')
上面的代码意味着图例框位于坐标为 (1.05, 1.0)
的坐标轴上,宽度为 0.3
,高度为 0.2
,其中 (1.05, 1.0)
是上坐标图例边框的左上角。
bbox_to_anchor
示例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.tight_layout()
使子图合适的跟图形匹配。
如果未调用 tight_layout()
,则图例框将被裁剪。
bbox_extra_artists
和 bbox_inches
以防止图例框被裁剪
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")
lg = plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc='upper left')
plt.savefig('example.png',
dpi=300,
format='png',
bbox_extra_artists=(lg,),
bbox_inches='tight')
bbox_extra_artists
指定 Artist
的列表,该列表在计算紧凑 bbox
时会考虑在内。
如果将 bbox_inches
设置为 tight
,它将计算出图中的紧凑型 bbox
。
相关文章
如何在 Matplotlib Pyplot 中显示网格
发布时间:2024/02/04 浏览次数:142 分类:Python
-
本文演示了如何在 Python Matplotlib 中在一个图上画一个网格。使用 grid()函数来绘制网格,并解释了如何改变网格颜色和线条类型。
在 Matplotlib 中的图中添加文字
发布时间:2024/02/04 浏览次数:180 分类:Python
-
本教程展示了我们如何使用 plt.text()方法在 Matplotlib 中为图或轴添加文字。
如何在 Matplotlib 中的多个线条之间进行填充
发布时间:2024/02/04 浏览次数:208 分类:Python
-
`fill_between()` 每次只能填充两条线之间的区域,但是我们可以选择一对行来填充多个线条之间的区域。
如何在 Matplotlib 中画一条任意线
发布时间:2024/02/04 浏览次数:166 分类:Python
-
本教程讲解了我们如何在 Matplotlib 中使用 matplotlib.pyplot.plot()、matplotlib.pyplot.vlines()、matplotlib.pyplot.hlines()方法和 matplotlib.collection.LineCollection 绘制任意线条。
Pandas 在 Matplotlib 柱状图上绘制多列图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:189 分类:Python
-
在本教程中,我们将探讨如何使用 `DataFrame` 对象的 `plot()` 方法在柱状图上绘制多列。
如何在 Matplotlib 中绘制数据列表的直方图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:178 分类:Python
-
本教程介绍了如何使用 plt.hist()方法从数据列表中绘制直方图。我们可以使用 plt.hist()方法从数据列表中绘制直方图。
Matplotlib 中的叠加条形图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:182 分类:Python
-
本教程展示了如何使用 plt.bar()方法将某些数据集的条形图堆叠在另一个数据集上。我们在 Matplotlib 中使用 matplotlib.pyplot.bar()方法生成条形图。
在 Python Matplotlib 中生成反向色彩图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:136 分类:Python
-
本教程解释了如何反转 Python Matplotlib Plot 的 Colormap。
设置 Matplotlib 网格间隔
发布时间:2024/02/04 浏览次数:250 分类:Python
-
本教程将介绍我们如何在 Matplotlib 绘图中设置网格间距,并对主要网格和次要网格应用不同的样式。