如何在matplotlib中以图形坐标指定图例位置

Question

我知道bbox_to_anchor关键字和这个线程，它非常有助于建议如何手动放置图例：

How to put the legend out of the plot

但是，我想使用图形中x轴和y轴的坐标来指定图例位置（在绘图中），因为我可能需要将图形移动到具有不同轴环境的大图形中，我不想每次都手动使用这些坐标。这可能吗

编辑：这里有一个小例子：

import numpy as n
f, axarr = plt.subplots(2,sharex=True)
axarr[1].set_ylim([0.611,0.675])
axarr[0].set_ylim([0.792,0.856]) 
axarr[0].plot([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.83333333,  0.82250521,0.81109048]), label='test1') 
axarr[0].errorbar([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.8,  0.83,   0.82]),n.array([0.1,0.1,0.01]), label='test2') 
axarr[1].plot([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.66666667,  0.64888304,  0.63042428]))
axarr[1].errorbar([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.67,  0.64,  0.62]),n.array([ 0.01,  0.05,  0.1]))
axarr[0].legend(bbox_to_anchor=(0.04, 0.82, 1., .102),labelspacing=0.1,       handlelength=0.1, handletextpad=0.1,frameon=False, ncol=4, columnspacing=0.7)

我想让我困惑的是，图例实际上并不是从0.82开始的，事实上，对于我的更大的图（有5个子图属于这种类型），我需要使用图例坐标bbox_to_anchor=（0.04，1.15，1.，.102），以便使图例显示在坐标（0.02，0.83）上。但也许我还弄错了什么

Answer 1

我经常使用的方法是图例函数中的loc参数。字符串输入工作正常：

plt.legend(loc = "upper left")

正如文档所述，对于字符串引用，您可以使用：

        ===============   =============
        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
        ===============   =============

Answer 2

loc参数指定图例放置在边界框的哪个角。loc的默认值为loc="best"，当使用bbox_to_anchor参数时，会产生不可预测的结果。
因此，在指定bbox_to_anchor时，始终也指定loc

bbox_to_anchor的默认值为(0,0,1,1)，它是整个轴上的边界框。如果指定了不同的边界框，则通常足以使用前两个值，这两个值给出了边界框的（x0，y0）

下面是一个示例，其中边界框设置为位置(0.6,0.5)（绿点），并测试不同的loc参数。由于图例扩展到边界框之外，因此loc参数可能被解释为“图例的哪个角应放置在2元组bbox_to_锚定参数给定的位置”

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = 6, 3
fig, axes = plt.subplots(ncols=3)
locs = ["upper left", "lower left", "center right"]
for l, ax in zip(locs, axes.flatten()):
    ax.set_title(l)
    ax.plot([1,2,3],[2,3,1], "b-", label="blue")
    ax.plot([1,2,3],[1,2,1], "r-", label="red")
    ax.legend(loc=l, bbox_to_anchor=(0.6,0.5))
    ax.scatter((0.6),(0.5), s=81, c="limegreen", transform=ax.transAxes)

plt.tight_layout()    
plt.show()

关于详细的解释和问题{a3}，特别见{a2}

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如果要在轴坐标以外的其他坐标中指定图例位置，可以使用bbox_transform参数。如果可能的话，可以使用图形坐标

ax.legend(bbox_to_anchor=(1,0), loc="lower right",  bbox_transform=fig.transFigure)

使用数据坐标可能没有太大意义，但由于您要求使用数据坐标，因此这将通过bbox_transform=ax.transData完成

Answer 3

您可以使用loc参数更改图例的位置。 https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html?highlight=legend#matplotlib.axes.Axes.legend

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(211)
plt.plot([1,2,3], label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
# Place a legend above this subplot, expanding itself to
# fully use the given bounding box.
plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3,
           ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0.)

plt.subplot(223)
plt.plot([1,2,3], label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
# Place a legend to the right of this smaller subplot.
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)

plt.show()