Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

Francesca ·

更新时间:2024-11-10

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用python的matplotlib画图时，往往需要加图例说明。如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。


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)
plt.legend()
plt.show()

这样的结果如图所示：

如果需要将该legend移到图像外侧，有多种方法，这里介绍一种。

在plt.legend()函数中加入若干参数：

plt.legend(bbox_to_anchor=(num1, num2), loc=num3, borderaxespad=num4)

bbox_to_anchor(num1,num2)表示legend的位置和图像的位置关系，num1表示水平位置，num2表示垂直位置。num1=0表示legend位于图像的左侧垂直线(这里的其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。

num1=1表示legend位于图像的右侧垂直线(其它参数设置：num2=0,num3=3,num4=0)。

为了美观，需要将legend放于图像的外侧，而又距离不是太大，一般设num1=1.05。

num2=0表示legend位于图像下侧水平线(其它参数设置：num1=1.05,num3=3,num4=0)。

num2=1表示legend位于图像上侧水平线(其它参数设置：num1=1.05,num3=3,num4=0)。

所以，如果希望legend位于图像的右下，需要将num2设为0,位于图像的右上，需要将num2设为1。

由于legend是一个方框，bbox_to_anchor=(num1, num2)相当于表示一个点，那么legend的哪个位置位于这个点上呢。参数num3就用以表示哪个位置位于该点。

loc参数对应
Location String	Location Code
'best'	0
'upper right'	1
'upper left'	2
'lower left'	3
'lower right'	4
'right'	5
'center left'	6
'center right'	7
'lower center'	8
'upper center'	9
'center'	10

所以，当设bbox_to_anchor=(1.05，0)，即legend放于图像右下角时，为美观起见，需要将legend的左下角，即'lower left'放置该点，对应该表的‘Location Code'数字为3，即参数num3置为3或直接设为‘lower left'；而当设bbox_to_anchor=(1.05，1)，即legend放于图像右上角时，为美观起见，需要将legend的左上角，即'upper left'放置该点，对应该表的‘Location Code'数字为2，即参数num3置为2或直接设为‘upper left'。

根据参考网址上的解释，参数num4表示轴和legend之间的填充，以字体大小距离测量，默认值为None，但实际操作中，如果不加该参数，效果是有一定的填充，下面有例图展示，我这里设为0，即取消填充，具体看个人选择。

这是将legend放于图像右下的完整代码：


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)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 0), loc=3, borderaxespad=0)
plt.show()

效果展示：

这里legend的‘lower left'置于(1.05, 0)的位置。

如果不加入参数num4,那么效果为：

legend稍靠上，有一定的填充。

这是将legend放于图像右上的完整代码：


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)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0)
plt.show()

效果展示：