这是另一个解决方案，类似于添加bbox_extra_artists和bbox_inches，在这里您不必在savefig调用的范围内添加额外的艺术家。我想到了这个，因为我在函数中生成了大部分绘图。

当你想写出来的时候，你可以提前将它们添加到图的艺术家中，而不是将所有添加添加到边界框中。使用类似于Franck Dernoncourt的答案：

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")

.

简短回答：在图例上调用可拖动功能，并将其交互式移动到您想要的任何位置：

ax.legend().draggable()

长篇大论：如果您更喜欢交互式/手动放置图例，而不是以编程方式放置图例，则可以切换图例的可拖动模式，以便将其拖动到任何位置。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()

如前所述，您也可以将图例放置在绘图中，或稍微偏离其边缘。下面是一个使用Plotly Python API的示例，该API是用IPython笔记本制作的。我是团队成员。

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)

这将创建图形，并允许您将图例保留在绘图本身中。如果图例未设置，则默认将其放置在绘图中，如图所示。

对于另一种放置方式，可以紧密对齐图形的边缘和图例的边框，并删除边框线以更紧密地配合。

您可以使用代码或GUI移动图例和图形并重新设置其样式。要移动图例，可以使用以下选项通过指定x和y值<=1来在图形中定位图例。例如：

｛“x”：0，“y”：0｝--左下｛“x”：1，“y”：0｝--右下｛“x”：1，“y”：1｝--右上｛“x”：0，“y”：1｝--左上｛“x”：.5，“y”：0｝--底部居中｛“x”：.5，“y”：1｝--顶部居中

在本例中，我们选择右上角的legendstyle={“x”：1，“y”：1}，文档中也有描述：

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))

结果如下：

你也可以试试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。

当我有一个巨大的传奇时，对我有效的解决方案是使用额外的空图像布局。

在下面的示例中，我绘制了四行，在底部绘制了带有图例偏移的图像（bbox_to_anchor）。在顶部，它不会被切割。

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')