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

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")

.

要将图例放置在绘图区域之外，请使用legend（）的loc和bbox_To_anchor关键字。例如，以下代码将图例放置在绘图区域的右侧：

legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1,1))

有关详细信息，请参阅图例指南

这不完全是你所要求的，但我发现这是解决同样问题的一个替代方案。

使图例半透明，如下所示：

使用以下工具执行此操作：

fig = pylab.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y, label=label, color=color)
# Make the legend transparent:
ax.legend(loc=2, fontsize=10, fancybox=True).get_frame().set_alpha(0.5)
# Make a transparent text box
ax.text(0.02, 0.02, yourstring, verticalalignment='bottom',
                    horizontalalignment='left',
                    fontsize=10,
                    bbox={'facecolor':'white', 'alpha':0.6, 'pad':10},
                    transform=self.ax.transAxes)

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')

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（）。