这里有一个matplotlib教程的示例。这是一个更简单的示例，但我为图例添加了透明度，并添加了plt.show（），这样您就可以将其粘贴到交互式shell中并获得结果：

import matplotlib.pyplot as plt
p1, = plt.plot([1, 2, 3])
p2, = plt.plot([3, 2, 1])
p3, = plt.plot([2, 3, 1])
plt.legend([p2, p1, p3], ["line 1", "line 2", "line 3"]).get_frame().set_alpha(0.5)
plt.show()

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()

除了这里的所有优秀答案之外，如果可能的话，matplotlib和pylab的更新版本可以自动确定将图例放置在何处，而不干扰绘图。

pylab.legend(loc='best')

如果可能，这将自动将图例远离数据！

然而，如果没有任何地方可以在不重叠数据的情况下放置图例，那么您需要尝试其他答案之一；使用loc=“best”永远不会将图例置于情节之外。

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

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。

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：