补充:我发现了一些应该立即做到这一点的东西，但下面的其余代码也提供了另一种选择。

使用subplots_adjust()函数将子图的底部向上移动:

fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # <-- Change the 0.02 to work for your plot.

然后使用图例命令的图例bbox_to_anchor部分中的偏移量，将图例框移到您想要的位置。设置图形大小和使用subplots_adjust(bottom=…)的某种组合应该为您生成高质量的图形。

选择: 我只是简单地改变了这一行:

fig = plt.figure(1)

to:

fig = plt.figure(num=1, figsize=(13, 13), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

和改变

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0))

to

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,-0.02))

在我的屏幕上(一个24英寸的CRT显示器)显示得很好。

这里figsize=(M,N)将图形窗口设置为M英寸乘N英寸。一直玩到你觉得合适为止。将其转换为更可伸缩的图像格式，并在必要时使用GIMP进行编辑，或者在包含图形时仅使用LaTeX视口选项进行裁剪。

对不起，EMS，但我实际上刚刚从matplotlib邮件列表中得到了另一个响应(感谢本杰明·鲁特)。

我要找的代码是调整savefig调用:

fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')
#Note that the bbox_extra_artists must be an iterable

这显然类似于调用tight_layout，但是你允许savefig在计算中考虑额外的艺术家。这实际上调整了图形框的大小。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.gcf().clear()
x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1)
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine')
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine')
ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan')
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lgd = ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1))
text = ax.text(-0.2,1.05, "Aribitrary text", transform=ax.transAxes)
ax.set_title("Trigonometry")
ax.grid('on')
fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,text), bbox_inches='tight')

这产生:

这个问题的目的是完全避免使用任意文本的任意坐标位置，这是解决这些问题的传统方法。尽管如此，最近还是有很多编辑坚持要添加这些元素，而这种方式往往会导致代码产生错误。我现在已经修复了这些问题，并整理了任意文本，以显示如何在bbox_extra_artists算法中考虑这些问题。

这是另一个非常手工的解决方案。您可以定义轴的大小，并相应地考虑填充(包括图例和标记)。希望对别人有用。

示例(轴大小相同!):

代码:

#==================================================
# Plot table

colmap = [(0,0,1) #blue
         ,(1,0,0) #red
         ,(0,1,0) #green
         ,(1,1,0) #yellow
         ,(1,0,1) #magenta
         ,(1,0.5,0.5) #pink
         ,(0.5,0.5,0.5) #gray
         ,(0.5,0,0) #brown
         ,(1,0.5,0) #orange
         ]


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import collections
df = collections.OrderedDict()
df['labels']        = ['GWP100a\n[kgCO2eq]\n\nasedf\nasdf\nadfs','human\n[pts]','ressource\n[pts]'] 
df['all-petroleum long name'] = [3,5,2]
df['all-electric']  = [5.5, 1, 3]
df['HEV']           = [3.5, 2, 1]
df['PHEV']          = [3.5, 2, 1]

numLabels = len(df.values()[0])
numItems = len(df)-1
posX = np.arange(numLabels)+1
width = 1.0/(numItems+1)

fig = plt.figure(figsize=(2,2))
ax = fig.add_subplot(111)
for iiItem in range(1,numItems+1):
  ax.bar(posX+(iiItem-1)*width, df.values()[iiItem], width, color=colmap[iiItem-1], label=df.keys()[iiItem])
ax.set(xticks=posX+width*(0.5*numItems), xticklabels=df['labels'])

#--------------------------------------------------
# Change padding and margins, insert legend

fig.tight_layout() #tight margins
leg = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.02, 1), borderaxespad=0)
plt.draw() #to know size of legend

padLeft   = ax.get_position().x0 * fig.get_size_inches()[0]
padBottom = ax.get_position().y0 * fig.get_size_inches()[1]
padTop    = ( 1 - ax.get_position().y0 - ax.get_position().height ) * fig.get_size_inches()[1]
padRight  = ( 1 - ax.get_position().x0 - ax.get_position().width ) * fig.get_size_inches()[0]
dpi       = fig.get_dpi()
padLegend = ax.get_legend().get_frame().get_width() / dpi 

widthAx = 3 #inches
heightAx = 3 #inches
widthTot = widthAx+padLeft+padRight+padLegend
heightTot = heightAx+padTop+padBottom

# resize ipython window (optional)
posScreenX = 1366/2-10 #pixel
posScreenY = 0 #pixel
canvasPadding = 6 #pixel
canvasBottom = 40 #pixel
ipythonWindowSize = '{0}x{1}+{2}+{3}'.format(int(round(widthTot*dpi))+2*canvasPadding
                                            ,int(round(heightTot*dpi))+2*canvasPadding+canvasBottom
                                            ,posScreenX,posScreenY)
fig.canvas._tkcanvas.master.geometry(ipythonWindowSize) 
plt.draw() #to resize ipython window. Has to be done BEFORE figure resizing!

# set figure size and ax position
fig.set_size_inches(widthTot,heightTot)
ax.set_position([padLeft/widthTot, padBottom/heightTot, widthAx/widthTot, heightAx/heightTot])
plt.draw()
plt.show()
#--------------------------------------------------
#==================================================

我尝试了一个非常简单的方法，只是让图形更宽一点:

图，ax = plt。子图(1,1,figsize=(a, b))

将a和b调整到适当的值，使图例包含在图中