有很多方法可以做你想做的事。为了补充Christian Alis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在轴外和/或减小字体大小。

在考虑减小字体大小（这可能会使内容非常难以阅读）之前，请尝试将图例放在不同的位置：

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()

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()

类似地，使图例更水平和/或放在图的顶部（我还打开了圆角和简单的阴影）：

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()

或者，缩小当前绘图的宽度，并将图例完全放在图形的轴之外（注意：如果使用了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()

以类似的方式，垂直缩小绘图，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()

查看matplotlib图例指南。您还可以查看plt.figlegend（）。

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

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。

然而，常见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')

为了防止图例框被裁剪，保存图形时，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：

图savefig（'image_output.png'，bbox_extra_artits=（lgd，），bbox_inches='ight'）

示例（我只更改了最后一行，在图savefig（）中添加了2个参数）：

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')

我希望matplotlib能够像Matlab那样允许图例框的外部位置：

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])

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：

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()

更新版本的Matplotlib使图例更容易定位在绘图之外。我使用Matplotlib版本3.1.1生成了这个示例。

用户可以向loc参数传递2元组坐标，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（）来获取matplotlib以重新计算绘图尺寸，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()

这导致以下绘图：

参考文献：

matplotlib.pyplot.legend

我只使用字符串“左中”作为位置，就像在MATLAB中一样。

我从Matplotlib导入了pylab。

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)